CUDA 启动请求的资源过多

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种用于并行计算的平行计算架构和编程模型。它允许开发者利用GPU（Graphics Processing Unit）进行高性能计算。然而，有时候在使用CUDA进行并行计算时，可能会遇到"启动请求的资源过多"的错误。

cuda
#include 
// CUDA核函数，用于向量加法的并行计算
__global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int size) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < size) {
        c[tid] = a[tid] + b[tid];
    }
}
int main() {
    int size = 1000;
    int *a, *b, *c; // 输入向量和输出向量的指针
    int *d_a, *d_b, *d_c; // 在设备上分配的输入向量和输出向量的指针
    // 在主机上为输入向量和输出向量分配内存
    a = (int*)malloc(size * sizeof(int));
    b = (int*)malloc(size * sizeof(int));
    c = (int*)malloc(size * sizeof(int));
    // 在设备上为输入向量和输出向量分配内存
    cudaMalloc((void**)&d_a, size * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&d_b, size * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&d_c, size * sizeof(int));
    // 初始化输入向量
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i;
    }
    // 将输入向量从主机复制到设备
    cudaMemcpy(d_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    // 启动核函数进行并行计算
    vectorAdd<<>>(d_a, d_b, d_c, size);
    // 将输出向量从设备复制到主机
    cudaMemcpy(c, d_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    // 打印输出向量中的前10个元素
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("%d ", c[i]);
    }
    printf("\n");
    // 释放设备上分配的内存
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    // 释放主机上分配的内存
    free(a);
    free(b);
    free(c);
    return 0;
}