当前的市面上的主流CPU和GPU都是数字芯片，并都采用冯诺依曼结构，将计算和存储功能分开，通过01数字流的编译+计算+解码实现信息计算和传输。

基于阻变存储器的模拟计算的优势之一在于取消了“将数据转化为二进制数字流”这一过程，同时不必进行“过程性数据存储”，进而将数据计算过程与数据存储合而为一，实现算力解放。

孙仲指出，与其他“存算一体”方案对比，国内外许多团队集中于研究矩阵乘法（AI推理的核心），而他的团队特色在于专注于更具挑战性的矩阵方程求解（AI二阶训练的核心）。矩阵求逆操作要求的计算精度极高，时间复杂度达到了立方级。而模拟计算凭借物理规律直接运算的方式，具有低功耗、低延迟、高能效、高并行的天然优势，只要能够不断降低计算误差，不断提升计算精度，将为传统GPU的算力解放带来爆炸性突破。

高精度全模拟矩阵计算求解矩阵方程

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