1. 错误检测*：

    使用`cudaGetLastError()`和`cudaPeekAtLastError()`函数来检测CUDA错误。这两个函数可以返回最近一次CUDA API调用产生的错误，但不清除错误状态。这对于需要多次检查相同错误状态的情况非常有用。

2. 封装错误检测代码：

    可以将检测代码封装在`.cuh`头文件中，使用宏定义来简化错误检查。例如，创建一个`error.cuh`文件，其中包含一个宏`CHECK`，用于检查CUDA函数调用的返回值。如果CUDA函数返回一个错误代码，这个宏将打印错误信息并退出程序。

3. 核函数启动错误：

    如果核函数的线程配置超过了设备的限制，比如每个block中的线程数超过了1024，CUDA会拒绝启动核函数。这时需要调整block和grid的大小以适应设备的限制。

4. 无效的Pi*h值：

    `cudaErrorInvalidPi*hValue`错误通常出现在使用`cudaMallocPi*h`、`cudaMemcpy2D`等函数时。这通常是因为pi*h参数没有正确设置，需要确保pi*h参数正确反映了内存对齐的要求。

5. 无效的内存拷贝方向：

    `cudaErrorInvalidMemcpyDirection`错误发生在内存拷贝方向不正确时。需要检查`cudaMemcpy`系列函数的参数，确保内存拷贝的方向是有效的。

6. 资源请求过多：

    如果核函数请求的资源超过了设备的限制，比如显存不足，CUDA会返回错误。这时需要减少核函数的资源请求，或者优化核函数以减少资源消耗。

7. 使用过时的符号地址写法：

    在CUDA 5.0之后，使用字符串代替符号地址的写法已经被废弃。需要使用符号本身作为参数传递给`cudaMemcpyToSymbol`等函数。

8. 错误的Symbol使用：

    错误地使用了非Symbol传入API，或者错误地使用了Symbol的地址而不是Symbol本身。需要确保正确使用Symbol，并且传递正确的参数给API。