據(jù)某媒體近日消息，科學家們提出，是時候改變傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構了，他們設計的新架構可以讓計算和存儲器緊密結合在一起，使設備更加智能化，最終可讓人工智能（AI）從云端擴展到手機等消費電子產品。

馮·諾依曼處理器的基本架構特征是“共享數(shù)據(jù)和串行執(zhí)行”的計算機模型。按照這種架構，程序和數(shù)據(jù)放在共享存儲器內，CPU取出指令和數(shù)據(jù)進行相應的計算。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及處理方面的研究已使計算速度有了很大提高，但就本質而言，還無法克服馮·諾依曼機架構上的缺陷。

此次，美國伊利諾伊大學香檳分校的科學家團隊認為，為了滿足今天的數(shù)據(jù)密集任務，是時候改變傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構了。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設計，能將計算和存儲器更緊密地結合在一起。

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備，那這一行業(yè)必須采用全新的設計，因為傳統(tǒng)的架構將數(shù)據(jù)從存儲器轉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。