1.如果将推理改为异步，是否会提高卡的利用率呢？

答：理论上应该是可以的。

2.由于解码使用的是dvpp中的异步接口，再使用异步推理的时候如何与异步解码的数据进行通信呢？

答：参考这个：https://support.huaweicloud.com/asdevg-c-cann/atlasapi_07_0155.html

3.这种需求应该是属于多stream情形吧，stream1（执行异步解码）、stream2(执行异步推理)，请问是否有这种情形下的样例呢？

一般我们是使用单线程，多stream模型。

https://support.huaweicloud.com/asdevg-c-cann/atlasdevelopment_01_0009.html

https://support.huaweicloud.com/asdevg-c-cann/atlasdevelopment_01_0033.html

目前暂时没有多stream的样例，可以参考上面的链接体会一下。

你发的资料我都看过但是还是有些疑问，我理解的是这个问题类似与是消费者生产者问题，异步解码通过一个stream1产生的数据不停的放入一个queue1中，然后异步推理通过stream2不停的从queue1中拿数据进行推理获取结果，疑问是：
1. 这个queue是需要自己来维护吗，还是有接口提供了类似的功能
2. 这里的stream1和stream2应该是并发的，stream2如何去stream1（queue1）中获取数据呢

异步解码+异步推理在单Device上需要怎么去设置context和stream的关系比较好呢，我理解的是一个context，两个stream，一个stream1进行异步解码，一个stream2进行异步推理，但是由于解码和推理的速度快慢不一致，如何协调stream1和stream2比较好呢，能否详细解答一下呢

可以用ascendbase中的blockingqueue。

stream1产生的数据不停的放入一个queue1中，然后异步推理通过stream2不停的从queue1中拿数据进行推理获取结果，应该需要自己创建队列

但是你可以使用多个stream同时解码多张图，等解码完成再用一个stream做推理，这样也能解决解码速度瓶颈的问题。

你到昇腾社区，下载apisample，进入到ascendbase。就有blockingqueue的定义，消费者生产者模式。队列大小，锁等功能已经添加，无需自己再写一次