理解 CUDA Graph 的本质，关键在于理解它解决了什么问题，以及它通过什么机制来解决这个问题。

一、 核心问题：传统 CUDA 编程的“CPU 瓶颈”

在 CUDA Graph 出现之前，我们通常使用 CUDA Stream 来向 GPU 提交任务。这是一个动态的过程：

1. CPU 作为指挥官：CPU 循环地、逐条地向 GPU 发出指令（如核函数启动 kernel<<<...>>>、内存拷贝 cudaMemcpyAsync 等）。
2. GPU 作为执行者：GPU 上的 CUDA Driver 接收这些指令，然后放入一个队列（Stream）中，依次执行。

这个模型非常灵活，但当任务变得小而密集时，会暴露出一个致命的性能瓶颈：CPU 开销 (CPU Overhead)。

每一次 kernel<<<...>>> 或 cudaMemcpyAsync 调用，CPU 和驱动程序都需要做很多“幕后工作”：

• 参数验证：检查核函数的参数是否合法。
• 资源准备：准备和设置硬件状态。
• 提交工作：将指令打包并发送到 GPU。
• 内核调用开销：从用户态切换到内核态，与驱动交互。

当你的核函数本身执行时间很短（例如，几十微秒），而你需要在一秒内执行成千上万次这样的核函数时，CPU 花在“发号施令”上的时间，甚至可能超过 GPU 真正“干活”的时间。CPU 成了拖后腿的那个，GPU 大部分时