魔都高校算力开始玩战术了！

交大去年上了“致远一号”，跟华为搞的，当时喊的是大规模，主打AI for Science，用的NPU。

然后同济也出手了，但路子完全不一样。

同济选的是海光纯国产GPGPU路线。注意，海光DCU本质是通用算力，基于GPGPU架构，科学计算、AI训练、工程仿真全都能跑，全精度覆盖、框架兼容性拉满。同济这次不是“不做通用”，而是在通用底座之上，选择了更深入的一步，把算力精准浇灌到土木、建筑、机械这些工程场景里，瞄准AI for Engineering这个更前沿、更纵深的方向。

说白了，之前概念理解阶段，可以看交大。但口号落实下来，具体怎么攻克工程算力难题，就要盯准同济了，各拿各的帽子。

其实工程仿真和工业计算的市场痛点挺深的，但平时很少有人提。海光那边的人说过，现在高校搞AI算力有三个头疼的问题：爆款应用迭代太快算力规划跟不上、安全风险不好管、国产化转型中兼容性复杂——科研人员天天花时间做适配，哪有空搞研究？

同济这次选择海光，也是看重了“弹性算力、硬安全、真兼容”。DCU兼容主流框架，支持训推一体、全精度计算，代码不用大改就能跑，算是“无感迁移”。

同一个城市，两大工科强校，一个仰望星空，一个脚踏实地。上海高校在算力这条赛道上是真的卷。