feat: note for sync in 2.apsp.md

docs/exp/2.apsp.md

@@ -104,6 +104,7 @@ for (int k = p * b; k < (p + 1) * b; k++)
 - 使用分块算法时，矩阵底部和右侧的块可能是不完整的，在程序中可能需要边界判断；
 - 使用指针时，请注意数据在 GPU 上还是主存上：本实验的输入输出均在 GPU 上，调试时你可能需要将其手动拷贝到主存上；
 - 记得在适当位置添加 `__syncthreads()`（潜在优化点：最短路算法的某一步中，就算访问旧的 shared memory 值，也可证明答案是正确的，此时可以不做同步；如实现此项优化，鼓励在报告中提供证明）；
+- 注意，使用`__syncthreads()`的时候需要保证线程块内的所有线程都可执行此条语句，否则可能会出现一些不可遇见的错误。具体可见[CUDA编程指南](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#synchronization-functions)
 - 注意检查 kernel 和 CUDA API（例如 `cudaMemcpy`）调用中的错误（kernel 参数不合法、访存越界等错误时常体现为答案错误而非运行错误，此时需要注意排查）：
     - 注意检查错误返回值（可使用 `cuda_utils.h` 中的 `CHK_CUDA_ERR` 宏）；
     - 可使用 `compute-sanitizer`（旧称 `cuda-memcheck`）调试工具自动检查错误，编译时添加`-lineinfo`可定位到具体行号；