目前，上年這些做法有何調(diào)整？馬玉國：老師常年固定在高三就難以與時俱進。

孫仲指出，女人此次研究的核心正是要解決模擬計算算不準這一痛點。關(guān)于應(yīng)用前景，穿衣孫仲認為，模擬計算在未來AI領(lǐng)域的定位是強大的補充，最有可能快速落地的場景是計算智能領(lǐng)域，如機器人和人工智能模型的訓(xùn)練。

孫仲指出，搭配與其他存算一體方案對比，搭配國內(nèi)外許多團隊集中于研究矩陣乘法（AI推理的核心），而他的團隊特色在于專注于更具挑戰(zhàn)性的矩陣方程求解（AI二階訓(xùn)練的核心）。高精度全模擬矩陣計算求解矩陣方程在計算精度方面，小套團隊在實驗上成功實現(xiàn)16×16矩陣的24比特定點數(shù)精度求逆，小套矩陣方程求解經(jīng)過10次迭代后，相對誤差可低至10??量級。該芯片在求解大規(guī)模MIMO信號檢測等關(guān)鍵科學(xué)問題時，越老計算吞吐量與能效較當(dāng)前頂級數(shù)字處理器（GPU）提升百倍至千倍。

當(dāng)問題規(guī)模擴大至128×128時，氣質(zhì)計算吞吐量更達到頂級數(shù)字處理器的1000倍以上，傳統(tǒng)GPU干一天的活，這款芯片一分鐘就能搞定。孫仲說，上年而模擬計算則無需這層‘轉(zhuǎn)譯，它是一種‘類比計算（analoguecomputing），可以直接用連續(xù)的物理量（如電壓、電流）來類比數(shù)學(xué)上的數(shù)字。

比如，女人數(shù)學(xué)上的‘十，可以直接用十伏或十毫伏的電壓來表示。當(dāng)前的市面上的主流CPU和GPU都是數(shù)字芯片，穿衣并都采用馮諾依曼結(jié)構(gòu)，將計算和存儲功能分開，通過01數(shù)字流的編譯+計算+解碼實現(xiàn)信息計算和傳輸。我整個人都絕望了，搭配如果這個車來了，果子應(yīng)該已經(jīng)收到手了。我就買了個小機器，小套兩個人能抬著進地里，可以兩三棵花生秧同時放進去摘果，不下雨時能打15袋，將近五百斤。不行的話，越老我們請工人先薅出來放著，剩的地太多，人越多越好，最多找十幾個，工錢現(xiàn)在應(yīng)該降了，一天一百左右。那年有孩子了，氣質(zhì)就想一家人都在一起，氣質(zhì)剛好也有認識的朋友在承包土地，那年還比較豐收，玉米一斤一塊幾，反正就是掙錢，我想著要不就在家試試，所有東西都買了，機器也買了，房子里放的全是。沒辦法，上年地是濕的，大一點的機器根本進不了，全靠競價雇人干活兒。