作者｜郑建华
更新｜赵露阳
通过这篇笔记，希望能初步了解 OneFlow 在 Eager 模式下对设备的管理方式、设备执行计算的过程以及如何充分利用设备计算能力。这里的设备主要指类似 CUDA 这样的并行计算加速设备。
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设备、流相关类型及关系
框架通过流（Stream）向设备（Device）提交计算任务。一个 Stream 是一个命令序列，可以类比 CUDA Stream（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#streams），或者 CPU Thread 的指令序列。同一个 Stream 中的命令按顺序执行；不同 Stream 之间的命令有依赖关系时，需要同步。不同的任务，比如 kernel 计算、host2device、device2host 等都有自己独立的 Stream，可以并发执行，从而在 Eager 模式下尽可能充分利用设备的异步并发执行能力。
OneFlow 中Device和Stream相关的部分类结构如下所示：
Device相关类型
oneflow::Device
oneflow::Device是用于表示设备的基础类型，例如：构建tensor时 flow.tensor(shape, device="cuda:1")就会在内部构造出这个基础的Device类型，其中设备编号为1、设备类型为CUDA。
oneflow/core/framework/device.h：
class Device final { public: ...
private: Device(const std::string& type, int64_t device_id); Maybe<void> Init();
const std::string type_; DeviceType enum_type_; const int64_t device_id_; const size_t hash_value_; std::shared_ptr<MemoryCase> mem_case_;};
oneflow::Device中最重要的两个成员变量分别是用于表示设备类型的DeviceType；用于表示设备编号的device_id_。
DeviceType
DeviceType是一个枚举类，不同的值代表不同的计算设备类型，其定义位于 oneflow/core/common/device_type.proto：
enum DeviceType { kInvalidDevice = 0; kCPU = 1; kCUDA = 2; kMockDevice = 3; }
目前在oneflow master分支中，主要有kCPU表示cpu设备；kCUDA表示nvidia cuda设备；在其他多设备支持的分支中，这里还增加了更多的设备类型。
oneflow::ep::Device
oneflow::Device是oneflow中对设备的基础封装类型，而oneflow::ep::Device则是一个抽象类，属于oneflow的ep模块（execution provider），是对设备行为的封装，ep模块为多硬件设备提供了更高层次的抽象，方便oneflow支持和兼容多硬件设备提供了更高的灵活性和可拓展性。
oneflow::ep::Device不仅提供了表示设备类型的device_type()方法、表示设备编号的device_index()方法，还提供了创建/销毁ep::Stream、创建/销毁Event、在设备上申请/释放内存的各种方法。
oneflow/core/ep/include/device.h：
class Device { public: OF_DISALLOW_COPY_AND_MOVE(Device); Device() = default; virtual ~Device() = default;
virtual void SetAsActiveDevice() = 0;
virtual DeviceType device_type() const = 0; virtual size_t device_index() const = 0; virtual DeviceManager* device_manager() const = 0;
virtual Stream* CreateStream() = 0; virtual void DestroyStream(Stream* stream) = 0;
virtual Event* CreateEvent(); virtual void DestroyEvent(Event* event); virtual void CreateEvents(Event** events, size_t count) = 0; virtual void DestroyEvents(Event** events, size_t count) = 0;
virtual Maybe<void> Alloc(const AllocationOptions& options, void** ptr, size_t size) = 0; virtual void Free(const AllocationOptions& options, void* ptr) = 0; virtual Maybe<void> AllocPinned(const AllocationOptions& options, void** ptr, size_t size) = 0; virtual void FreePinned(const AllocationOptions& options, void* ptr) = 0; virtual bool IsStreamOrderedMemoryAllocationSupported() const;};
oneflow::ep::Device有如下子类实现：
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Stream相关类型
oneflow::Stream和cuda device以及stream的关系类似，oneflow中也存在类似的基础Stream类型。
oneflow/core/framework/stream.h：
class Stream final { .... private: Stream(Symbol<Device> device, StreamType stream_type, size_t thread_uid);
static Maybe<Symbol<Stream>> RawNew(Symbol<Device> device, StreamType stream_type, size_t thread_uid);
Maybe<void> Init(size_t unique_stream_id);
Symbol<Device> device_; StreamType stream_type_; size_t thread_uid_; size_t unique_stream_id_;};
可以看见Stream类中的成员变量：
-
device_ 表示该Stream对象将在何种设备上执行
-
streamtype_ 表示该Stream的类型，是用于计算的compute stream还是用于数据搬运的host2device、device2host stream等
-
threaduid_ 表示负责启动该Stream的线程id
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unique_streamid_ 表示这个stream自身的unique id
StreamType
和 DeviceType 分为kCpu和kCuda类似， Stream 也有各种类型之分，具体如下：
oneflow/core/common/stream_type.h
enum class StreamType { kInvalid = 0, kCompute, kHost2Device, kDevice2Host, kCcl, kBarrier, kCriticalSection, kLazyJobLauncher, kPinnedCompute };
oneflow::ep::Stream
oneflow中的ep模块提供了一个更高层次的对Stream的抽象类，除了可以获取设备的 device() 、获取设备类型的 device_type() 方法外，还提供了一系列虚方法如：
oneflow/core/ep/include/stream.h ：
class Stream { public: OF_DISALLOW_COPY_AND_MOVE(Stream); Stream() = default; virtual ~Stream() = default;
virtual DeviceType device_type() const = 0; virtual Device* device() const = 0; virtual Maybe<void> Sync() = 0; virtual void RecordEvent(Event* event) = 0; virtual Maybe<void> GetAsyncError() { return Maybe<void>::Ok(); }
virtual Maybe<void> AllocAsync(void** ptr, size_t size) { UNIMPLEMENTED_THEN_RETURN(); } virtual Maybe<void> FreeAsync(void* ptr) { UNIMPLEMENTED_THEN_RETURN(); } template<typename T> Maybe<void> AllocAsync(T** ptr, size_t size) { return AllocAsync(reinterpret_cast<void**>(ptr), size); }
virtual Maybe<void> OnExecutionContextSetup() { return Maybe<void>::Ok(); } virtual Maybe<void> OnExecutionContextTeardown() { return Maybe<void>::Ok(); }
template<typename T> T* As() { return static_cast<T*>(this); }};
oneflow::ep::Stream 有如下子类实现：
oneflow::vm::Stream
oneflow vm（virtual machine）中的 oneflow::vm::Stream 类型，用于vm内部维护stream极其依赖关系、StreamPolicy、调度线程等。
oneflow/core/vm/stream.h ：
class Stream final : public intrusive::Base { public: ... private: ... ThreadCtx* thread_ctx_; Symbol<Device> device_; StreamType stream_type_; std::shared_ptr<StreamPolicy> stream_policy_; bool on_scheduler_thread_; std::unique_ptr<char, std::function<void(char*)>> small_pinned_mem_ptr_; ...};
StreamPolicy
StreamPolicy 是oneflow vm中独有的概念，提供了一系列虚方法如：
stream() 获取oneflow::ep::Stream指针
mut_allocator() 获取vm::Allocator指针（用于tensor内存管理）
device_type() 获取device设备类型
除此之外，提供了一系列vm相关的指令状态初始化、查询、删除等方法。
oneflow/core/vm/stream_policy.h ：
class StreamPolicy { public: virtual ~StreamPolicy() = default;
virtual ep::Stream* stream() = 0; virtual vm::Allocator* mut_allocator() = 0; virtual DeviceType device_type() const = 0;
virtual void InitInstructionStatus(const Stream& stream, InstructionStatusBuffer* status_buffer) const = 0; virtual void DeleteInstructionStatus(const Stream& stream, InstructionStatusBuffer* status_buffer) const = 0; virtual bool QueryInstructionStatusLaunched( const Stream& stream, const InstructionStatusBuffer& status_buffer) const = 0; virtual bool QueryInstructionStatusDone(const Stream& stream, const InstructionStatusBuffer& status_buffer) const = 0; virtual bool OnSchedulerThread(StreamType stream_type) const; virtual bool SupportingTransportInstructions() const = 0;
void RunIf(Instruction* instruction) const;
protected: StreamPolicy() = default;
private: virtual void Run(Instruction* instruction) const = 0;};
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Eager Local模式下的Device和Stream推导
下面，梳理一下普通的eager模式（eager local mode）下，算子执行全过程中device和stream相关的推导流程。
2.1 推导Device
首先，对于一个算子（op）来说，要为其设置一个默认的device用于实际计算，这一步在：
Symbol<Device> default_device = JUST(GetDefaultDevice(inputs, ctx))
这里 GetDefaultDevice 的逻辑是：
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1.如果inputs tensor非空，则根据第一个input tensor的device来设置default的device
-
2.如果inputs tensor为空，则优先从OpExprInterpContext中获取device，若OpExprInterpContext中未设置，则会通过
值得说明的是，在1.种情况时，如果input tensor创建时指定了device为cuda设备，则这里推导出的default device同样为相同的cuda device；如果未显示指定，则默认还是cpu device。
2.2 推导Stream
-
JUST(user_op_expr.mut_local_tensor_infer_cache()->GetOrInfer(infer_args))
Symbol<Stream> stream = JUST(InferDeviceAndStream(... ));
InferDeviceAndStream 中， Stream 推导的逻辑是会根据user_op_expr是否定义了device_and_stream_infer_fn而有所区别
-
（少数情况）如果该op定义了推导函数，则调用此推导函数来推导Stream，例如 tensor.cuda() 方 法，inputs 在 CPU 上， output s 在 CUDA，二者的设备类型不同。 这时就不会默认推导而是利用 op 注册的推导函数获取 oneflow::Stream（
。 例如 CopyOp::InferDeviceA ndStream 。
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stream = JUST(GetDefaultStreamByDevice(default_device))
GetDefaultStreamByDevice 的具体实现：
Maybe<Symbol<Stream>> RawGetDefaultStreamByDevice(Symbol<Device> device) { return Stream::New(device, StreamType::kCompute);}
可以看见，根据传入的 device 、 StreamType::kCompute ，new了一个 oneflow::Stream 。
2.3 InstructionsBuilder::Call和vm::Stream推导
在上述device和stream推导完成后，会通过InstructionsBuilder调用Call方法 ：
JUST(PhysicalRun([&](InstructionsBuilder* builder) -> Maybe<void> { return builder->Call(kernel, std::move(input_eager_blob_objects), std::move(output_eager_blob_objects), ctx, result->stream());}));
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JUST(SoftSyncStream(output_eager_blob_objects, stream)) ;
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JUST(SoftSyncStream(input_eager_blob_objects, stream)) ;
-
auto* vm_stream = JUST(Singleton<VirtualMachine>::Get()->GetVmStream(stream)) ;
完成outputs inputs tensor的流同步（SoftSyncStream）过程以及 vm::Stream 的推导，然后通过构造 OpCallInstructionPolicy 指令派发至vm执行。
SoftSyncStream的同步这里省略，具体过程见第4节。
2.3.1 构造 ThreadCtx 对象，启动执行指令的线程
ThreadCtx 对象指针保存在 VirtualMachine 的 HashMap 中。每个 DeviceType （CPU或CUDA）对应一个 ThreadCtx 对象；临界区和 LazyJob 有自己的 ThreadCtx 对象 。
首次访问 HashMap 时得到的是零值（空指针），需要调用 CreateThreadCtx 创建对象。实际通过虚拟机指令创建对象 ，ThreadCtx 对象保存在 VirtualMachineEngine::thread_ctx_list_ 中 。
ThreadCtx 对象构造后，会创建一个 worker 线程、执行 WorkerLoop 方法 ，并添加到 worker_threads_ 。所以 worker_threads_ 是与 ThreadCtx 对象一一对应的。
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WorkerLoop 在收到通知 后，会调用 ThreadCtx::TryReceiveAndRun 处理指令。
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在这个函数中，将 ThreadCtx 的指令挪到临时列表 、通过 StreamPolicy 执行每个指令 。
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ThreadCtx 的指令，是 VirtualMachineEngine 在 DispatchInstruction 时添加进去 的。
ThreadCtx创建完成后，将持有vm::Stream对象 。 oneflow::vm::Stream 和 oneflow::Stream 的数量是一一对应的 ，vm::Stream 按照<DeviceType, StreamRole>分组存储在对应的 ThreadCtx 中 。
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auto* vm_stream = JUST(Singleton<VirtualMachine>::Get()->GetVmStream(stream)) ;
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VirtualMachine::GetVmStream()
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Maybe<vm::Stream*> VirtualMachine::CreateStream(Symbol<Stream> stream)
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Stream::__Init__(ThreadCtx* thread_ctx, Symbol<Device> device, StreamType stream_type...)
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stream_policy_ = CHECK_JUST(CreateStreamPolicy::Visit(stream_type, device)) ;
2.4 执行OpCall指令和ep::Stream推导
有几个场景会创建（获取） ep::Stream 对象。比如 kernel 执行时。
OpCall指令在构造时，指令策略类型是 OpCallInstructionPolicy 。虚拟机在 DispatchInstruction 时，无论哪个分支，后续都会调用 EpStreamType::Run ，最终通过
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EpStreamPolicyBase::Run()
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OpCallInstructionPolicy::Compute()
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OpCallInstructionUtil::Compute()
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OpCallInstructionUtil::OpKernelCompute()
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op_call_instruction_policy->mut_opkernel()->Compute()执行 kernel 的 Compute 方法
例如 GpuL2NormalizeKernel::Compute ，最终在其kernel的Compute方法中，会通过ctx->stream()创建 （获取）ep::Stream 对象，launch kernel 执行计算。
2.4.1 获取/创建ep::Stream
下面，我们重点看一下OpCall指令实际执行时，调用的OpCallInstructionUtil::Compute() 方法：
static inline Maybe<void> Compute(OpCallInstructionPolicy* op_call_instruction_policy, Instruction* instruction) { Allocator* allocator = instruction->mut_stream()->mut_stream_policy()->mut_allocator(); JUST(AllocateOutputBlobsMemory(op_call_instruction_policy, allocator, instruction)); if (unlikely(op_call_instruction_policy->need_temp_storage())) { JUST(TryAllocateTempStorage(op_call_instruction_policy, allocator)); } ep::Stream* stream = instruction->mut_stream()->mut_stream_policy()->stream(); user_op::OpKernelState* state = nullptr; user_op::OpKernelCache* cache = nullptr; if (op_call_instruction_policy->user_opkernel()->has_state_or_cache()) { TryInitOpKernelStateAndCache(op_call_instruction_policy, stream, &state, &cache); } OpKernelCompute(op_call_instruction_policy, stream, state, cache); if (unlikely(op_call_instruction_policy->need_temp_storage())) { DeallocateTempStorage(op_call_instruction_policy, allocator); } return Maybe<void>::Ok(); }
其中会通过 ep::Stream* stream = instruction->mut_stream()->mut_stream_policy()->stream() ;完成 ep::Stream 的推导，之后在 OpKernelCompute() 方法中实际完成op/kernel的执行。
ep::Stream* stream = instruction->mut_stream()->mut_stream_policy()->stream() ;
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ep::Stream* stream() override { return GetOrCreateEpStream(); }
-
ep_stream_ = GetOrCreateEpDevice()->CreateStream() ;
这里->stream()会调用ep_stream_policy_base.h中的：
ep::Stream* stream() override { return GetOrCreateEpStream(); }
private: ep::Stream* GetOrCreateEpStream() const { if (unlikely(ep_stream_ == nullptr)) { ep_stream_ = GetOrCreateEpDevice()->CreateStream(); CHECK(ep_stream_ != nullptr); } return ep_stream_; }
可以看到，如果成员变量 ep_stream_ 非空，则直接返回；否则，通过 ep_stream_ = GetOrCreateEpDevice()->CreateStream() ; 来创建创建 ep::Stream 。
2.4.2 获取/创建ep::Device
而这里的 GetOrCreateEpDevice 方法如下：
ep::Device* GetOrCreateEpDevice() const { if (unlikely(ep_device_ == nullptr)) { ep_device_ = Singleton<ep::DeviceManagerRegistry>::Get()->GetDevice(device_->enum_type(), device_->device_id()); CHECK(ep_device_); } return ep_device_.get(); }
根据 oneflow::Device 中拿到的device id和device type，去全局单例的 ep::DeviceManagerRegistry 中取出对应的 oneflow::ep::Device
oneflow::vm::StreamPolicy和oneflow::vm::EpStreamPolicy推导
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stream_policy_ = CHECK_JUST(CreateStreamPolicy::Visit(stream_type, device)) ;
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std::shared_ptr<vm::StreamPolicy>(new vm::EpStreamPolicy(device)) ;
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Eager Global模式下的Device和Stream推导
eager global模式下，device信息隐藏在placement中，placement不仅包括了device type信息还包括其tensor具体分布在哪些ranks上的信息， placement 在 C++ 中的对应类型是 ParallelDesc 。
所以device以及stream的部分推导过程和eager local模式下有所区别，但OpCall指令执行；device、vm::Stream和ep::Stream的推导过程都和eager local模式下是类似的。
3.1 推导Device
3.1.1 placement 的 parallel_id
oneflow中的placement表示tensor存放的设备集群（device group），如：
p = flow.placement(type="cuda", ranks=[0, 1, 2, 3])
表示tensor分布于1台机器上，cuda device 0、1、2、3四个设备上；
p = flow.placement(type="cuda", ranks=[[0, 1], [2, 3]])
则表示tensor分布于2台机器上，host1的device0、1以及host2的device2、3。
在 oneflow 的分布式环境下，各个 host 上需要有相同数量的device，每个进程使用一个device。这样根据环境变量 RANK 可以得出 machine_id， LOCAL_RANK 就是进程在 制定host 上的 rank序号。
如果 input tensor 的 placement 与当前进程无关，可以省掉很多不必要的计算。通过 placement 的 parallel_id 可以判断计算任务是否与当前进程相关。
placement 在 C++ 中的对应类型是 ParallelDesc ，其中并没有 parallel_id 字段，这个信息隐含在其它字段中。
ParallelDesc 在构造时会调用 ClearUp 函数，从中可以看到
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ParallelDesc::parallel_id2machine_id_ 是 placement 分布的 machine。
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ParallelDesc::parallel_id2device_id_ 是 placement 分布的 device_id。
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parallel_id 是上述 2 个数组的索引，一个 parallel_id 对应一个 machine_id:device_id 组合。这样，根据parallel_id可以查到对应的 machine_id 和 device_id。
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反过来，根据 machine_id:device_id 也可以从 machine_id2device_id2parallel_id_ 查到 parallel_id。
3.1.2 eager 模式下根据 parallel_id 忽略无关计算任务
在 eager 分布时场景处理计算任务时，会调用 GetTensorDevice4CurrentProcessCtx ，推导得到输出tensor的device，以及获取当前进程的 machine_id、device_id 在 placement 中的 parallel_id 值。
如果当前进程与该 placement 无关，parallel_id 就是空，后续处理时就可以忽略一些计算：
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EagerGlobalTensorImpl::New 中只需要用 functional::Empty 构造一个 shape 为 0 的空的 tensor。
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GetBoxingOutput 计算时，如果parallel_id为空则表示当前rank进程无效，无需计算直接返回。
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Interpret 可以不给 vm 提交指令、提前返回 。
3.2 推导Stream
在 ConsistentTensorInferCache 中推导 SBP Signature 时，也会同时推导出当前的 tensor 计算任务、在当前进程所用的device。推导时，会先确认所有 inputs 的 placement 是一致的 ，都分布在相同的device上。如前所述，如果计算任务与当前进程无关，会提前返回；而一个进程只使用一个device。
这里和eager local模式下stream的推导类似，通过 JUST(InferDeviceAndStream(user_op_expr, infer_args)) 推导出 oneflow::Stream 对象，StreamRole 是 kCompute 。区别在于eager global模式下
3.2.1 unique_stream_id
unique_stream_id 表示 oneflow::Stream 对象的创建次序。
所有的 oneflow::Stream 对象都保存在全局的 StreamMgr::stream2unique_stream_id_ 中 。 unique_stream_id2stream_symbol_ 可看作是引用类型的副本， unique_stream_id 就是 Stream 对象在这个数组中的索引。与 parallel_id 不同，unique_stream_id 是 Stream 对象在进程内的唯一标识。
并不是每次都需要加锁访问 StreamMgr 。 oneflow::Stream 包含的都是描述性信息，其引用是以 ThreadLocal 的方式存储的，可以提升后续读取的效率。虚拟机在执行指令时，也会用 unique_stream_id 进行逻辑判断。
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Eager模式下的Stream同步——SoftSyncStream
设想以下场景：将 CPU 下的 tensor 拷贝到 CUDA 设备，然后在 CUDA 上再进行 tensor add 的计算。这涉及到两个流，一个是 Host2Device，一个是 CUDA Compute。这两个流的计算任务是并发执行的。需要有同步措施，才能保证拷贝完再执行 add 计算。
Eager 模式下，在 InstructionsBuilder::Call 中构造指令时，对 SoftSyncStream 的调用会在必要时向指令列表插入同步指令。
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tensor在oneflow内存中的实际承载者是 eager_blob_object
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last_used_stream 表示一个tensor(blob)上一次使用到的stream，可能是compute stream、h2d stream、d2h stream、集合通信ccl stream等
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如果 last_used_stream 与当前计算执行的流 stream 相同，则可以忽略，因为相同stream间天然顺序执行所以无需同步，否则就需要进行后续的同步处理
Maybe<void> InstructionsBuilder::SoftSyncStream(const vm::EagerBlobObjectList& eager_blob_objects, Symbol<Stream> stream) { JUST(ForEachEagerBlobObjectsNeedingSoftSync( eager_blob_objects, stream, [&](Symbol<Stream> last_used_stream, auto&& dep_objects) -> Maybe<void> { return SoftSyncStreamBetween(std::move(dep_objects), last_used_stream, stream); })); for (const auto& eager_blob_object : eager_blob_objects) { eager_blob_object->set_last_used_stream(stream); } return Maybe<void>::Ok();}
主体逻辑是，会在 ForEachEagerBlobObjectsNeedingSoftSync 方法中遍历每一个tensor对象（eager blob object），对于每一个需要同步的blob运用lambda方法并最终调用 SoftSyncStreamBetween 完成stream间的同步。
这里，我们看一下ForEachEagerBlobObjectsNeedingSoftSync 的逻辑：
首先if/else的主体业务逻辑是类似的，主要区别在于，当blob的size <= kOpArgsReservedSize时（默认为4）会使用small vector来存放LocalDepObject变量，效率会更快一些（否则会走到else分支，主体逻辑类似，这里就不看了）。
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const auto& opt_last_used_stream = eager_blob_object->last_used_stream()
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if (unlikely(!opt_last_used_stream.has_value())) { continue; }
这两句是查询该tensor(blob)上一次被使用时用到的stream——last_used_stream，如果为空，则直接continue跳过，因为如果此tensor之前并未被任何stream使用，则无需进行stream间的同步操作，因为在当前stream上不会有关于该tensor的其他依赖关系；
if (last_used_stream != stream) { small_vector<intrusive::shared_ptr<LocalDepObject>, kOpArgsReservedSize> dep_objects{ intrusive::shared_ptr<LocalDepObject>( JUST(eager_blob_object->compute_local_dep_object()))}; JUST(DoEach(last_used_stream, std::move(dep_objects))); }
如果 last_used_stream!=stream 则表示需要在两个stream间进行同步，则会应用传入的lambda函数DoEach进行处理，在这里lambda函数即：
[&](Symbol<Stream> last_used_stream, auto&& dep_objects) -> Maybe<void> { return SoftSyncStreamBetween(std::move(dep_objects), last_used_stream, stream); }));
既实际调用的是SoftSyncStreamBetween 来完成实际的stream间同步，这里主要有3个变量：
SoftSyncStreamBetween 的代码如下：
Maybe<void> InstructionsBuilder::SoftSyncStreamBetween( small_vector<intrusive::shared_ptr<LocalDepObject>, kOpArgsReservedSize>&& dependences, Symbol<Stream> from_stream, Symbol<Stream> to_stream) { CHECK(from_stream != to_stream) << "synchronization is unnecessary"; if (SupportingStreamWait(from_stream, to_stream)) { JUST(StreamWait(std::move(dependences), from_stream, to_stream)); } else { JUST(RecordEvent(std::move(dependences), from_stream)); } return Maybe<void>::Ok();}
SoftSyncStreamBetween 的主要逻辑如下：
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先额外做了一次check，检测如果待同步的两个stream相同，则check会报错并提示"synchronization is unnecessary"
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通过SupportingStreamWait判断from 和 to stream间是否支持stream wait，是则调用StreamWait方法；否则，直接调用RecordEvent 方法
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SupportingStreamWait 的主要逻辑是，通过stream的device、以及StreamType的Visit方法来判断。简单来说，如果from 和 to stream之间是不同的device（譬如cpu stream <-> cuda stream之间的同步），或者from stream的device为cpu，则SupportingStreamWait一定是false；如果是相同的，则继续通过其他判断条件进行判断。
SupportingStreamWait为True
SupportingStreamWait 为True时，即from to stream同为Cuda Stream间的同步情况，在这种情况下会走到StreamWait 的函数，该函数最终会派发一个 StreamWaitEventInstructionPolicy 的指令给vm执行，StreamWaitEventInstructionPolicy 的执行逻辑主要是两个cuda event：
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，用于标志from stream是否完成该stream上的event事件；
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等待from stream上的事件完成后，再继续执行to_stream。
SupportingStreamWait为False
SupportingStreamWait 为False时，会直接调用 JUST(RecordEvent(std::move(dependences) , from_stream)); 其内部实现会从对象池中获取可复用的cuda event对象并执行event。
这里有个细节，由于cuda event的创建和销毁都会引发cuda kernel的launch由异步转同步，所以基于对象池的cuda event可以避免这个开销。
实际上最终调用的还是 cudaEventRecord ，而 cudaEventRecord 本身只是起到一个“占位符”的作用，并不能起到（保证该stream上其他kernel全部执行完）的作用，真正能保证stream同步作用的是oneflow vm（vitual machine）控制下的指令间依赖关系/执行顺序。
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CPU 下的并行计算
CpuStream 只有一个线程。CPU kernel 应该是通过 OpenMP 或者 Intel OneApi 等实现并行计算加速。
参考资料
1.https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/tree/845595e2c0abc3d384ff047e188295afdc41faaa
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