近日消息，科學(xué)家們提出，是時候改變傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)了，他們設(shè)計的新架構(gòu)可以讓計算和存儲器緊密結(jié)合在一起，使設(shè)備更加智能化，最終可讓人工智能（AI）從云端擴展到手機等消費電子產(chǎn)品。
馮·諾依曼處理器的基本架構(gòu)特征是“共享數(shù)據(jù)和串行執(zhí)行”的計算機模型。按照這種架構(gòu)，程序和數(shù)據(jù)放在共享存儲器內(nèi)，CPU取出指令和數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的計算。也就是說，存儲器和處理器相互分離，通過總線相連。在過去幾年中，通過以更高的速度在總線上傳輸越來越多數(shù)據(jù)，馮·諾伊曼架構(gòu)計算機的速度飛快提升。
但是，CPU與共享存儲器間的信息通路——總線數(shù)據(jù)的吞吐量制約了計算機速度，造成了所謂的“馮·諾伊曼瓶頸”。此前在并行計算機架構(gòu)及處理方面的研究已使計算速度有了很大提高，但就本質(zhì)而言，還無法克服馮·諾依曼機架構(gòu)上的缺陷。
此次，美國伊利諾伊大學(xué)香檳分校的科學(xué)家團隊認為，為了滿足今天的數(shù)據(jù)密集任務(wù)，是時候改變傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)了。在日前舉行的“國際固態(tài)電路研討會”（ISSCC）上，該團隊提出了全新的架構(gòu)設(shè)計，能將計算和存儲器更緊密地結(jié)合在一起。
他們基于現(xiàn)有材料，以新方式使用圍繞存儲單元陣列的模擬控制電路，其不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到處理器，而是編程這些模擬電路以運行簡單的AI算法。團隊表示，這并不是完全取代處理器，而是給存儲器增加額外的功能，使得設(shè)備在無需消耗更多電力的情況下，變得更為智能。
工程師們認為，如果要做到讓AI從云端延伸到消費電子設(shè)備，那這一行業(yè)必須采用全新的設(shè)計，因為傳統(tǒng)的架構(gòu)將數(shù)據(jù)從存儲器轉(zhuǎn)移到處理器這一過程雖然非常簡單，卻需要消耗大量電力，能耗是運行計算所需能耗的10倍到100倍。
