北大攻坚模拟计算难题，提升算力引领军事智能新纪元

北京大学的团队刚刚推出了一款基于阻变存储器的模拟矩阵计算芯片，搞出了个“降维打击”的大动作，差点把整个算力赛道的剧本全部打得粉碎！由此可见，这款芯片在处理128128规模的矩阵运算时，算力表现已经超越了目前的顶级GPU，达到它们的一千倍还多。就算用传统的GPU，也得忙上一整天才能完成的任务，它用这款芯片一分钟搞定，还顺带把能耗压到传统数字处理器的百分之一左右，真是牛得不行。

不过，现在出现一个挺有意思的反转局面：以模拟计算的“低精度”一直不太被看好的老派方式，竟然在高性能计算领域开始逐步超越，甚至已经或者开始取代了传统的以数字计算为核心的“高精度”方案，真是让人觉得挺意外的。

靠着对传统算法的巧妙改造和原创电路的巧夺天工设计，北大孙仲研究员的团队终于“硬”造出了一套全模拟高精度的矩阵方程求解器，首次将模拟计算的精度提升到24位定点，相对误差也缩到了10⁻⁷的档次，这就跟数字计算没啥区别。毫无疑问，这真是一场彻底的变革，把我们之前那种舒服的局面彻底颠覆了，掀起了一场天翻地覆的大革命！

军事智能领域里的“隐形翅膀”，可不是盖的。

虽然矩阵运算听着有点抽象、挺学术的，但实际上它可是现代军事技术的“命脉”所在。其高效求解方法已经在雷达信号的快速处理、加密通信的安全保障、无人机的群体智能控制等前沿科技的发展中发挥了关键作用，提供了坚实的技术支撑。

随着5G6G技术不断推进，再加上军用雷达的持续升级，大规模MIMO信号的识别检测变得尤为关键，成为核心技术之一。早期，我们主要依赖GPU的硬件计算来搞定这些任务，但这方法耗费时间也费电，还是很容易成为攻击的目标。

只用了三次迭代，北大研发的这款芯片就能还原出高精度的图像，甚至误码率达到的水准都能跟32位数字计算媲美，算得上是把以往的研究成果彻底超越了。这也意味着未来战场上，指挥官处理侦察数据和弹道精确预测的速度会快上千倍，提前拿下主导权，抢占先机、先发制人，这差距可真大。

更让人振奋的是能效方面，只用了1%的能耗，就能实现传统处理器同样的精度，打造出高能效的计算中心，这无疑会大大促进目前高能效计算中心的快速发展。借由军用设备的不断升级，比如无人侦察机的续航时间持续拉长，单兵装备的智能头盔也能续航更久，甚至舰载雷达不用再背着那些笨重的散热模块，都会给战术带来更大的优势。

“换道超车”这个策略，实际上能带来很大的战术优势。它让企业或国家避免正面激烈竞争，而是通过选择不同的细分市场或技术路径，快速缩小差距甚至赶超对手，实现领先。这种做法有助于在竞争中找到新空间，减少正面冲突的同时，赢得先机。用一句话说，就是跳出原有轨道，找到更快的脚步，从而实现快人一步的目标。

随着GPU和CPU的不断发热，西方的技术优势也开始逐渐被我们反超。这些年，我们一直埋头苦干，把工艺和制程赶了上去，可一直被卡在代工环节，始终没能摆脱那条“锁链”。不过，这款芯片实现了从阻变存储器材料到算法的全部自主，不靠西方工艺，直接重塑了计算的底层架构。像中昊芯英的国产TPU芯片、申威处理器在超算方面的成果，都已经证明自主体系是可以打的。而北大这次的突破，把模拟计算这一“冷门路线”变成了主流路线，算是一次炸裂式的突破。

未来的战场，AI决策肯定是个主角，不过光靠GPU集群的话，一旦断供，就挺尴尬的。自主研发的模拟芯片一旦走上量产，军事用的AI大模型训练和加密通信的算力基础就能彻底自主不依赖，没得担心。再说，这款芯片还能兼容阻变存储器，本身就有存算一体的潜力，正好应付军事场景对实时反应和抗干扰那叫一个苛刻。

产业化的步伐已经逼近，马上就要跑起来了。

技术的真正价值嘛，就像一件精致的家具，非得用上它的功能才算真正发挥作用，否则它也只能算是个摆设。北大团队已经在16×16矩阵中实现了24位精度的求逆，128×128规模的验证更是突破了千倍算力的限制；而在湾芯展上，国产半导体设备厂商如新凯来，已经推出了90GHz的超高速实时示波器，打破了《瓦森纳协定》的封锁。从实验室到产业链，国产算力生态就像拼图，每一块都在慢慢拼凑起来。

模拟计算芯片的潜力可不只局限于军事领域。如今依赖庞大算力的“啃算力”时代，像智能交通系统、天气预报的精准预测、蛋白质三维结构的细致分析等等，都可能迎来一场深刻的变革。而对防务来说，影响可就更直接了：当别人还在等GPU排队算方程时，咱们的指挥舱已经借助低功耗芯片完成了十轮推演，这个差距比任何武器技术都要成更大的致命一击。

随着技术持续升级，芯片的角逐早已从单纯比拼纳米级数字大小，转变成对架构设计的全面争夺和生态系统的激烈竞争。这次北大的一次突破也说明了一个道理：当我们有能力从根源上重新制定计算的规则时候，长久困扰我们、卡脖子的问题就会自然而然地得到缓解。这之后，就看这个新赛道能跑出多少属于中国的超车速度了。