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11/12｜The Odyssey：p5.js 程序化故事预告 用 p5.js 做有《奥德赛》氛围的英文故事视频，剪成一分钟内的快节奏预告，加英文字幕；可以配旁白。 需要：p5.js 代码运行、逐帧渲染/录制、剪辑和字幕；选择旁白时再接 TTS。 完整 Prompt： Use p5.js to make an atmospheric story video inspired by the mood of The Odyssey, in English; voiceover is welcome. Turn it into a fast-cut trailer under one minute and add English subtitles.

Modal @modal 这份「GPU 术语手册」做的太友好了，它把整个 GPU 技术栈拆成四个相互勾连的层面：设备硬件、设备软件（执行模型）、主机软件（驱动与工具链）、性能分析，每个词条都密集交叉链接，既可以按需查阅单个术语，也可以从头到尾线性通读。 理解这份手册从「CUDA」开始，CUDA 有三重含义：一种设备架构、一个并行编程模型、一个软件平台。这份手册的四个章节恰好分别展开这三个含义加上性能分析。 GPU Glossary 四个章节： 1. 设备硬件：GPU 的物理解剖 - CPU 用复杂核心避免延迟，GPU 用海量简单线程隐藏延迟 2. 设备软件：CUDA 的执行模型 - 线程层级、内存层级、硬件三层严格同构，程序员亲手管理内存 3. 主机软件：驱动、工具链与库 - Runtime 包着 Driver，闭源库拿来即用，CUTLASS 一系负责构造自己的 kernel 4. 性能分析：完整诊断链 - 定瓶颈 → roofline 定性 → 利用率定位 → warp 机制 → 访存模式 → 资源约束 这三句总结很到位 GPU 的本质是“单周期切换海量简单线程来隐藏延迟”；编程的本质是“沿线程-内存-硬件的同构层级，把数据在正确的层级间搬运，把算术强度做到岭点以上”；性能工程的本质是“沿诊断链逐层定位，用 Little 定律算够并发，不为中间指标（如占用率）本身而优化。