渊谋远略/GPU赋能军工应用 增强训练素质\袁 渊

　　图：军工企业与科研机构都在不断投入大量资源，开展GPU芯片架构设计、计算性能提升、软件算法优化等方面的创新研究。

　　在全球科技飞速发展的当下，国防军工领域正经历着深刻的智能化变革。图形处理器（GPU）作为这场变革中的关键技术力量，已从传统的图形渲染工具，演变为支撑军事现代化的核心计算引擎。

　　深入剖析国内外国防军工GPU应用案例，从技术实现、应用效果、面临挑战等维度进行解读，旨在为GPU技术发展与应用提供有益参考，助力提升中国军事装备的智能化水平与国防实力。

　　美军长期致力于构建高度逼真、覆盖全域作战场景的军事仿真体系，以提升作战人员的训练效果与作战决策的科学性。随着军事科技的发展，传统仿真系统在面对复杂战场环境时，算力瓶颈愈发明显，难以满足实时、精确模拟的需求。在此背景下，英伟达凭借其领先的GPU技术，成为美军军事仿真领域的核心算力供应商。

　　算力覆製战场环境

　　美军的新一代军事仿真系统大量采用英伟达的高端GPU产品，如A100、H100等。这些GPU基于先进的架构设计，拥有数千个CUDA内核（意指针对特定GPU架构和计算任务），具备强大的并行计算能力。在仿真过程中，GPU可对战场环境中的地形地貌、气象条件、武器装备性能、人员行动等海量要素进行并行建模与计算。

　　例如，在大规模联合军事演习仿真中，利用GPU并行处理能力，能够同时模拟数百万个作战单位的行动轨迹、相互间的火力交互以及复杂电磁环境下的通信与电子对抗效果。同时，借助英伟达的CUDA（Compute Unified Device Architecture，是英伟达开发的平行运算平台与程式设计模型）并行计算平台以及配套的算法库，开发人员能够高效地将复杂的仿真算法映射到GPU硬件上，实现计算资源的优化利用，大幅提升仿真效率。

　　通过引入英伟达GPU，美军军事仿真系统的性能得到了质的飞跃。在训练方面，逼真的模拟环境使作战人员能够在虚拟战场中获得近乎实战的训练体验，显著提升了训练效果与作战技能。在作战方案推演中，高精度的仿真结果为指挥官提供了更具参考价值的决策依据。以往需要数小时甚至数天才能完成的大规模作战推演，如今借助GPU强大算力，可在数分钟至数小时内完成，且推演结果的准确性和细节丰富度大幅提升，帮助指挥官及时发现作战方案中的潜在问题并进行优化，从而在实战中占据先机。

　　尽管英伟达GPU在美军军事仿真中取得了显著成效，但也面临一些挑战。首先，高端GPU的高昂成本限制了其在更广泛场景中的应用普及，大规模采购与部署需要巨大的资金投入。其次，随着战场环境复杂度的持续增加及对仿真精度要求的不断提高，现有GPU算力仍存在一定压力，需要持续投入研发资源提升硬件性能。此外，GPU硬件与仿真软件之间的兼容性问题也时有发生，需要不断优化软件算法与驱动程序，以确保系统的稳定运行与性能发挥。

　　长期以来，中国国防军工领域在高端GPU芯片方面面临国外技术封锁的困境，严重制约了中国军事装备的自主可控发展。景嘉微作为国内GPU研发的领军企业，肩负着打破国外垄断、实现国产GPU技术突破的重任。在中国军机现代化升级的迫切需求下，景嘉微凭借深厚的技术积累与持续创新，成功推出一系列适用于军机的GPU产品，为中国军机显控与智能化水平的提升提供了核心技术支撑。

　　景嘉微历经多年研发攻关，形成了具有自主知识产权的GPU芯片技术体系。以其JM系列GPU为例，采用先进的芯片架构设计，通过优化计算单元布局与数据传输链路，提升了芯片的并行计算能力与图形处理性能。在军机显控应用中，JM系列GPU能够高效驱动高分辨率、高刷新率的显示屏，为飞行员提供清晰、流畅的飞行态势信息与作战指令显示。

　　针对军机智能化需求，景嘉微在GPU芯片中集成了人工智能（AI）加速单元，支持对雷达回波数据、光电传感器图像数据等进行实时智能处理，实现目标检测、识别与跟踪等功能。例如，在新型战机的航电系统中，景嘉微GPU可在极短时间内对海量雷达数据进行分析，快速识别出空中目标，并根据目标特征与运动轨迹进行威胁评估，为飞行员提供准确的作战决策建议。

　　景嘉微GPU在中国军机领域的广泛应用，取得了显著的成果。在显控方面，大幅提升了军机座舱显示系统的性能，使飞行员能够更直观、准确地获取飞行与作战信息，提升了作战效率与飞行安全性。例如，在歼击机、轰炸机等多种型号军机中，景嘉微GPU驱动的显控系统实现了多窗口、高分辨率图形显示，飞行员可同时监控多个关键飞行参数与战场态势信息，操作更加便捷高效。

　　在智能化升级方面，基于景嘉微GPU的智能处理能力，军机对战场态势的感知能力得到极大增强，武器装备的作战效能显著提升。新型战机在执行任务时，借助GPU的AI加速功能，能够快速发现并锁定目标，实现先敌发现、先敌攻击，有效提升了中国军机在现代空战中的竞争力。

　　国产芯片工艺瓶颈待攻克

　　景嘉微在推动国产GPU在军机领域应用的过程中，也面临诸多挑战。一方面，与国际先进GPU厂商相比，景嘉微在芯片制程工艺上仍存在一定差距，导致芯片的算力密度与性能功耗比有待进一步提升。尽管景嘉微通过优化芯片架构等方式在一定程度上弥补了这点不足，但工艺瓶颈仍是制约其发展的重要因素。另一方面，GPU软件生态建设是一个长期而艰巨的任务。景嘉微需要投入大量资源，与国内科研机构、软件开发商等合作，构建完善的GPU软件开发工具链与应用生态，以满足国防军工领域多样化的应用需求。此外，随着军事科技的快速发展，军机对GPU性能的要求不断提高，景嘉微需要持续加大研发投入，保持技术创新的节奏，以应对不断变化的市场与技术挑战。

　　从上述案例可以清晰看出，无论是英伟达在美军军事仿真中通过持续的GPU技术创新实现仿真性能的飞跃，还是景嘉微凭借自主研发的GPU芯片打破国外垄断，推动中国军机显控与智能化升级，亦或是德承工控机的Cincoze MXM GPU工控机（GM-1100）通过独特的技术设计满足军事侦察的严苛需求，技术创新始终是提升国防军工领域GPU应用水平的核心驱动力。各国军工企业与科研机构都在不断投入大量资源，开展GPU芯片架构设计、计算性能提升、软件算法优化等方面的创新研究，以适应不断变化的军事需求与战场环境。

　　建产业生态 提升适配度

　　GPU在国防军工领域的广泛应用，离不开完善的产业生态支持。英伟达之所以能够在美军军事仿真等领域占据主导地位，除了其强大的硬件技术外，还得益于其构建的庞大、完善的CUDA软件生态系统，吸引了全球众多开发者基于其平台进行应用开发。

　　景嘉微在发展过程中，也深刻认识到产业生态建设的重要性，积极与国内芯片厂商、软件开发商、科研机构等合作，推进国产GPU在硬件适配、软件开发工具链、行业应用等方面的生态构建。同样Cincoze MXM GPU工控机在军事侦察应用中，也需要与各类传感器厂商、系统集成商等协同合作，共同打造适应军事侦察需求的整体解决方案。因此，加强产业生态建设，促进产业链上下游企业的协同创新与合作，是推动国防军工GPU技术广泛应用与持续发展的关键。

　　在国防军工GPU应用的发展过程中，面临着诸多挑战，如技术瓶颈、成本压力、环境适应性、数据安全等。英伟达需要不断投入研发以突破GPU算力瓶颈，应对不断增长的军事仿真需求；景嘉微需要克服芯片制程工艺差距，加强软件生态建设，提升产品竞争力；Cincoze MXM GPU工控机则需要解决在极端环境下的性能稳定性与数据安全防护等问题。只有正视并积极应对这些挑战，通过持续的技术改进、产品优化以及管理创新，才能确保国防军工GPU技术与应用的持续健康发展，为国防现代化建设提供坚实可靠的技术支撑。

　　（作者为外资投资基金董事总经理）