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1. 电影表演的基本理论

电影表演是演员通过肢体、表情、声音和情感表达来塑造角色的艺术。与戏剧表演不同，电影表演受摄影机影响——近景和特写要求微表情控制，摄影机记录最细微的情感变化。电影表演理论的主要流派：斯坦尼斯拉夫斯基体系（情感记忆、体验派）、方法派（美国发展的斯坦尼体系）、布莱希特体系（间离效果、批判性距离）、格洛托夫斯基（身体剧场）。电影表演的核心是"真实性"——让观众相信角色是真实的、情感是真诚的。最优秀的电影表演是"看不见的表演"——观众忘记演员的存在，只看到角色。

2. 方法派表演的理论与实践

方法派表演（Method Acting）是美国发展的表演体系，源于斯坦尼斯拉夫斯基体系，由Lee Strasberg、Stella Adler和Sanford Meisner发展。方法派的核心："演员不是演绎角色，而是成为角色"。方法派演员通过情感记忆（回忆自己类似经历激发角色情感）、感官记忆（通过感官刺激唤起情感）、角色研究（深入了解角色背景和心理）来塑造角色。方法派代表演员：马龙·白兰度（《教父》《欲望号街车》）、罗伯特·德尼罗（《出租车司机》《愤怒的公牛》）、丹尼尔·戴-刘易斯（《我的左脚》《血色将至》）。方法派的极限准备：演员完全沉浸于角色（丹尼尔·戴-刘易斯在拍摄期间完全保持角色状态），有些演员因此产生心理挑战。

3. 表演与导演的协作

电影表演是演员与导演的协作创造。导演提供角色理解、情感方向和场景上下文；演员提供情感深度和角色细节。好的导演懂得"引导而非指挥"——给演员空间创造，同时确保风格一致。演员选择的表演方式影响整体电影风格：自然主义表演（真实、克制）适合现实主义电影；表现主义表演（夸张、戏剧化）适合风格化电影。导演与演员的信任关系至关重要：演员需要感到安全，才能展现脆弱和真实情感。电影表演是"情感的艺术"和"技术的艺术"的结合——既需要真实情感体验，也需要精准控制（场景中的走位、节奏、与摄影机的互动）。好的表演让观众"看见"角色的内心世界。

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1. GPU与CPU的架构差异

CPU适合串行任务，有少数高性能核心（4-64核），擅长复杂逻辑和控制流。GPU适合并行任务，有数千个计算核心（如NVIDIA A100有6912核），擅长大量独立数据并行计算。GPU的架构是SIMT（单指令多线程），同一指令在不同数据上并行执行。GPU不是取代CPU，而是协同工作：CPU控制逻辑，GPU加速计算密集型部分。

2. CUDA编程模型

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA的并行计算平台。编程模型：主机（Host，CPU）调用核函数（Kernel）在设备（Device，GPU）上执行。线程网格（Grid）→线程块（Block）→线程（Thread）的三级层次。每个线程执行相同的代码，处理不同的数据。内存层次：全局内存（Global Memory，大容量高延迟）、共享内存（Shared Memory，块内共享，低延迟）、寄存器（最快，线程私有）。优化关键是最大化共享内存使用和最小化全局内存访问。

3. CUDA优化与替代方案

优化技巧：合并内存访问（相邻线程访问连续地址）、减少分支发散（同一warp内分支越多性能越差）、使用共享内存作为缓存、异步传输（计算与数据传输重叠）。性能分析工具：NVIDIA Nsight、nvprof。替代方案：OpenCL（跨平台）、ROCm（AMD GPU）、Metal（Apple）。深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）底层调用CUDA，开发者无需手写CUDA即可利用GPU加速。CUDA是高性能计算和AI训练的必备技能。

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