圖：軍工企業與科研機構都在不斷投入大量資源，開展GPU芯片架構設計、計算性能提升、軟件算法優化等方面的創新研究。

　　在全球科技飛速發展的當下，國防軍工領域正經歷着深刻的智能化變革。圖形處理器（GPU）作為這場變革中的關鍵技術力量，已從傳統的圖形渲染工具，演變為支撐軍事現代化的核心計算引擎。

　　深入剖析國內外國防軍工GPU應用案例，從技術實現、應用效果、面臨挑戰等維度進行解讀，旨在為GPU技術發展與應用提供有益參考，助力提升中國軍事裝備的智能化水平與國防實力。

　　美軍長期致力於構建高度逼真、覆蓋全域作戰場景的軍事仿真體系，以提升作戰人員的訓練效果與作戰決策的科學性。隨着軍事科技的發展，傳統仿真系統在面對複雜戰場環境時，算力瓶頸愈發明顯，難以滿足實時、精確模擬的需求。在此背景下，英偉達憑藉其領先的GPU技術，成為美軍軍事仿真領域的核心算力供應商。

　　算力複製戰場環境

　　美軍的新一代軍事仿真系統大量採用英偉達的高端GPU產品，如A100、H100等。這些GPU基於先進的架構設計，擁有數千個CUDA內核（意指針對特定GPU架構和計算任務），具備強大的並行計算能力。在仿真過程中，GPU可對戰場環境中的地形地貌、氣象條件、武器裝備性能、人員行動等海量要素進行並行建模與計算。

　　例如，在大規模聯合軍事演習仿真中，利用GPU並行處理能力，能夠同時模擬數百萬個作戰單位的行動軌跡、相互間的火力交互以及複雜電磁環境下的通信與電子對抗效果。同時，借助英偉達的CUDA（Compute Unified Device Architecture，是英偉達開發的平行運算平台與程式設計模型）並行計算平台以及配套的算法庫，開發人員能夠高效地將複雜的仿真算法映射到GPU硬件上，實現計算資源的優化利用，大幅提升仿真效率。

　　通過引入英偉達GPU，美軍軍事仿真系統的性能得到了質的飛躍。在訓練方面，逼真的模擬環境使作戰人員能夠在虛擬戰場中獲得近乎實戰的訓練體驗，顯著提升了訓練效果與作戰技能。在作戰方案推演中，高精度的仿真結果為指揮官提供了更具參考價值的決策依據。以往需要數小時甚至數天才能完成的大規模作戰推演，如今借助GPU強大算力，可在數分鐘至數小時內完成，且推演結果的準確性和細節豐富度大幅提升，幫助指揮官及時發現作戰方案中的潛在問題並進行優化，從而在實戰中佔據先機。

　　儘管英偉達GPU在美軍軍事仿真中取得了顯著成效，但也面臨一些挑戰。首先，高端GPU的高昂成本限制了其在更廣泛場景中的應用普及，大規模採購與部署需要巨大的資金投入。其次，隨着戰場環境複雜度的持續增加及對仿真精度要求的不斷提高，現有GPU算力仍存在一定壓力，需要持續投入研發資源提升硬件性能。此外，GPU硬件與仿真軟件之間的兼容性問題也時有發生，需要不斷優化軟件算法與驅動程序，以確保系統的穩定運行與性能發揮。

　　長期以來，中國國防軍工領域在高端GPU芯片方面面臨國外技術封鎖的困境，嚴重制約了中國軍事裝備的自主可控發展。景嘉微作為國內GPU研發的領軍企業，肩負着打破國外壟斷、實現國產GPU技術突破的重任。在中國軍機現代化升級的迫切需求下，景嘉微憑藉深厚的技術積累與持續創新，成功推出一系列適用於軍機的GPU產品，為中國軍機顯控與智能化水平的提升提供了核心技術支撐。

　　景嘉微歷經多年研發攻關，形成了具有自主知識產權的GPU芯片技術體系。以其JM系列GPU為例，採用先進的芯片架構設計，通過優化計算單元布局與數據傳輸鏈路，提升了芯片的並行計算能力與圖形處理性能。在軍機顯控應用中，JM系列GPU能夠高效驅動高分辨率、高刷新率的顯示屏，為飛行員提供清晰、流暢的飛行態勢信息與作戰指令顯示。

　　針對軍機智能化需求，景嘉微在GPU芯片中集成了人工智能（AI）加速單元，支持對雷達回波數據、光電傳感器圖像數據等進行實時智能處理，實現目標檢測、識別與跟蹤等功能。例如，在新型戰機的航電系統中，景嘉微GPU可在極短時間內對海量雷達數據進行分析，快速識別出空中目標，並根據目標特徵與運動軌跡進行威脅評估，為飛行員提供準確的作戰決策建議。

　　景嘉微GPU在中國軍機領域的廣泛應用，取得了顯著的成果。在顯控方面，大幅提升了軍機座艙顯示系統的性能，使飛行員能夠更直觀、準確地獲取飛行與作戰信息，提升了作戰效率與飛行安全性。例如，在殲擊機、轟炸機等多種型號軍機中，景嘉微GPU驅動的顯控系統實現了多窗口、高分辨率圖形顯示，飛行員可同時監控多個關鍵飛行參數與戰場態勢信息，操作更加便捷高效。

　　在智能化升級方面，基於景嘉微GPU的智能處理能力，軍機對戰場態勢的感知能力得到極大增強，武器裝備的作戰效能顯著提升。新型戰機在執行任務時，借助GPU的AI加速功能，能夠快速發現並鎖定目標，實現先敵發現、先敵攻擊，有效提升了中國軍機在現代空戰中的競爭力。

　　國產芯片工藝瓶頸待攻克

　　景嘉微在推動國產GPU在軍機領域應用的過程中，也面臨諸多挑戰。一方面，與國際先進GPU廠商相比，景嘉微在芯片製程工藝上仍存在一定差距，導致芯片的算力密度與性能功耗比有待進一步提升。儘管景嘉微通過優化芯片架構等方式在一定程度上彌補了這點不足，但工藝瓶頸仍是制約其發展的重要因素。另一方面，GPU軟件生態建設是一個長期而艱巨的任務。景嘉微需要投入大量資源，與國內科研機構、軟件開發商等合作，構建完善的GPU軟件開發工具鏈與應用生態，以滿足國防軍工領域多樣化的應用需求。此外，隨着軍事科技的快速發展，軍機對GPU性能的要求不斷提高，景嘉微需要持續加大研發投入，保持技術創新的節奏，以應對不斷變化的市場與技術挑戰。

　　從上述案例可以清晰看出，無論是英偉達在美軍軍事仿真中通過持續的GPU技術創新實現仿真性能的飛躍，還是景嘉微憑藉自主研發的GPU芯片打破國外壟斷，推動中國軍機顯控與智能化升級，亦或是德承工控機的Cincoze MXM GPU工控機（GM-1100）通過獨特的技術設計滿足軍事偵察的嚴苛需求，技術創新始終是提升國防軍工領域GPU應用水平的核心驅動力。各國軍工企業與科研機構都在不斷投入大量資源，開展GPU芯片架構設計、計算性能提升、軟件算法優化等方面的創新研究，以適應不斷變化的軍事需求與戰場環境。

　　建產業生態 提升適配度

　　GPU在國防軍工領域的廣泛應用，離不開完善的產業生態支持。英偉達之所以能夠在美軍軍事仿真等領域佔據主導地位，除了其強大的硬件技術外，還得益於其構建的龐大、完善的CUDA軟件生態系統，吸引了全球眾多開發者基於其平台進行應用開發。

　　景嘉微在發展過程中，也深刻認識到產業生態建設的重要性，積極與國內芯片廠商、軟件開發商、科研機構等合作，推進國產GPU在硬件適配、軟件開發工具鏈、行業應用等方面的生態構建。同樣Cincoze MXM GPU工控機在軍事偵察應用中，也需要與各類傳感器廠商、系統集成商等協同合作，共同打造適應軍事偵察需求的整體解決方案。因此，加強產業生態建設，促進產業鏈上下游企業的協同創新與合作，是推動國防軍工GPU技術廣泛應用與持續發展的關鍵。

　　在國防軍工GPU應用的發展過程中，面臨着諸多挑戰，如技術瓶頸、成本壓力、環境適應性、數據安全等。英偉達需要不斷投入研發以突破GPU算力瓶頸，應對不斷增長的軍事仿真需求；景嘉微需要克服芯片製程工藝差距，加強軟件生態建設，提升產品競爭力；Cincoze MXM GPU工控機則需要解決在極端環境下的性能穩定性與數據安全防護等問題。只有正視並積極應對這些挑戰，通過持續的技術改進、產品優化以及管理創新，才能確保國防軍工GPU技術與應用的持續健康發展，為國防現代化建設提供堅實可靠的技術支撐。

　　（作者為外資投資基金董事總經理）