1、软件层
CUDA从软件层分为流、线程格、线程块、线程。在一次Kernel调用时，需要指定一个grid下划分的block的布局和数量，以及一个block下thread的布局和数量。
cuda stream（流）对应一个任务，存储了一个执行序列，如内存数据交换、执行kernel函数、内存数据交换。如果是多任务（不同kernel函数），则可以使用cuda stream，每个流携带一个kernel函数。（仿佛能并行？？？）
2、硬件层
GPU由多个SM组成，每个SM下包含 多个SP（执行单元）、共享内存、指令单元等。每个SM以block为单位执行任务（每个SM分配一个block），故block个数最好为SM的倍数，所以block下的线程可以通过共享内存进行通信，block之间无法通过shared memory通信。
GPU应该是划分为一个内存拷贝引擎和一个kernel执行引擎，所以使用cuda stream可以在一定程度上并行。
注：关于不同的kernel函数能否同时并行执行，好像是不行，但是为啥每个SM都有指令单元，那SM之间为啥不能执行不同的kernel并行呢？？？
