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大多数图像处理算法都可利用GPU进行加速以达到更好的执行性能,但数据传输操作与核函数执行之间的调度策略问题仍是桎梏加速性能进一步提升的主要瓶颈。为了解决这个问题,通常采用GPU任务流将核函数执行与数据传输操作进行重叠,以隐藏部分数据传输与核函数执行耗时。但是,由于CUDA编程模型的特性以及GPU硬件资源的限制,在某些情况下,即使创建较多的任务流用于任务重叠,每个流上仍会存在串行执行的任务,导致加速效果无法进一步提升。因此,考虑利用CSS将待处理图像进行合并从而将单个流中的算子核函数及数据传输操作进行