在CUDA C/C++中，如何使用__syncthreads()函数实现线程块内的同步，并确保异步操作执行完毕后再进行错误检查？请提供详细的代码示例。

在CUDA C/C++编程中，__syncthreads()函数是一个非常重要的同步工具，它允许线程块内的所有线程在继续执行之前达成一致。正确使用__syncthreads()对于避免数据竞争和实现正确的并行算法至关重要。同时，异步操作和错误检查是确保CUDA程序稳定运行和高效执行的关键部分。

参考资源链接：[CUDA C/C++ 入门教程：从 HelloWorld 开始探索 GPU 并行计算](https://wenku.csdn.net/doc/84n0asjdmk?spm=1055.2569.3001.10343)

为了更深入地理解这些概念并掌握它们的使用，建议阅读《CUDA C/C++ 入门教程：从 HelloWorld 开始探索 GPU 并行计算》，这本书从基础的CUDA程序结构讲起，逐步深入到更高级的主题。

下面是一个使用__syncthreads()的代码示例，展示了如何在计算中实现线程同步，并且在同步之后检查异步操作是否完成以及是否发生错误：

#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

__global__ void myKernel(int *array, int size) {
    // 计算线程索引
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int stride = blockDim.x * gridDim.x;

    // 每个线程对数组的一部分进行操作
    for (int i = idx; i < size; i += stride) {
        // 执行某些计算...
        array[i] = array[i] * array[i];

        // 确保线程块内的所有线程都完成计算后再同步
        __syncthreads();

        // 在这里可以执行线程间的同步操作，例如共享内存交换等
    }

    // 异步操作示例，假设我们有一个异步内核执行
    // cudaError_t status = cudaMallocAsync(...);

    // 错误检查：检查__syncthreads()之前的异步操作
    // if (status != cudaSuccess) {
    //     // 处理错误
    //     fprintf(stderr, 

参考资源链接：[CUDA C/C++ 入门教程：从 HelloWorld 开始探索 GPU 并行计算](https://wenku.csdn.net/doc/84n0asjdmk?spm=1055.2569.3001.10343)