cuda100中使用cuLaunchKernel实现cudaLaunchKernelcuLaunchKernel的最后一个参数怎么准备

cuLaunchKernel的最后一个参数是一个指向kernel函数参数列表的指针，需要将kernel函数的参数列表打包成一个数组，然后将该数组的地址传递给cuLaunchKernel函数。具体步骤如下：

1. 定义一个数组，将需要传递给kernel函数的参数按照顺序打包，保证参数类型和数量与kernel函数定义的一致。

2. 获取数组的地址，可以使用数组名或者&数组名[0]的方式。

3. 将数组地址作为最后一个参数传递给cuLaunchKernel函数。

下面是一个示例代码：

__global__ void myKernel(int* a, int* b, int* c) {
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

int main() {
    int a[10], b[10], c[10];
    int* d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc((void**)&d_a, sizeof(int) * 10);
    cudaMalloc((void**)&d_b, sizeof(int) * 10);
    cudaMalloc((void**)&d_c, sizeof(int) * 10);
    cudaMemcpy(d_a, a, sizeof(int) * 10, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, sizeof(int) * 10, cudaMemcpyHostToDevice);

    dim3 gridSize(1, 1, 1);
    dim3 blockSize(10, 1, 1);
    void* args[] = { &d_a, &d_b, &d_c };
    size_t size = sizeof(args) / sizeof(args[0]);
    cuLaunchKernel(myKernel, gridSize.x, gridSize.y, gridSize.z, blockSize.x, blockSize.y, blockSize.z, 0, NULL, args, NULL);
    cudaMemcpy(c, d_c, sizeof(int) * 10, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    return 0;
}

在上面的示例代码中，我们定义了一个包含3个指针参数的数组args，并将该数组的地址作为最后一个参数传递给cuLaunchKernel函数。在kernel函数myKernel中，我们使用了这3个指针参数来计算c数组的值