计算机智能化中冯·诺依曼体系结构的局限性

计算机经过了半个多世纪的发展,依旧无法和人脑相匹敌。这种差距在某种程度上,是由冯.诺依曼体系结构的局限性造成,具体体现在数据的表达方式和存储器的设计上。量子计算机具备的量子力学特性可以扩充经典计算机的逻辑和数学基础。这些特性为计算机提供了新的发展方向,很可能取得突破性进展。

冯·诺依曼瓶颈下计算机体系结构的创新

在计算机体系结构的发展过程中,冯·诺依曼架构无疑是最为传统且主流的架构之一。为了追求更加高速的计算效率,人们在冯·诺依曼架构的基础上不断做出优化,直至达到其发展瓶颈。从传统冯·诺依曼架构出发,分析了该架构固有的局限性,并列举了针对这些局限性所作出的基本改良措施。然后具体介绍了存算一体、数据流计算等在冯·诺依曼架构上进行创新的多种技术手段。最后简述了突破原始电子计算机物理材料体系的其他非冯·诺依曼架构的发展历程,例如类脑计算机和量子计算机等,并展望了现代计算机体系结构的发展前景与方向。

由冯·诺依曼体系的演进看计算机的发展

自第一台计算机ENIAC诞生之日起,冯·诺依曼体系便主宰着计算机的逻辑结构,70年后的今天,该体系在计算机界依然占据主导地位。笔者从对冯·诺依曼体系结构的继承和突破入手,分析了计算机的发展方向。

基于BOPPPS模型的《大学计算机基础》课堂教学设计

为贯彻落实军队院校新的人才培养方案,加强课程建设,从《大学计算机基础》课程教学现状出发,阐述BOPPPS教学模型的概念和主要内容,提出在该课程教学中运用BOPPPS模型进行课堂教学设计的观点,并以"冯·诺依曼体系结构及工作原理"一节内容作为设计案例,探讨将BOPPPS模型运用到课堂教学设计的主要做法,以期更好地培养学生有效利用计算机分析和解决问题的计算思维能力。

用于仿生计算机的静电纺多功能纳米纤维非织造布

计算机的计算体系结构源于冯·诺依曼理论,其处理器和内存是分开的。对于每个算法的运算,数据都必须在这两个位置之间来回传输,非常花费时间,被称为冯·诺依曼瓶颈。在许多案例中,受仿生结构的启发,如高效运行的人脑,数据可在紧密间隔的小区域间进行处理、存储和传输。本项目是应用一种全新的方法为神经形态计算创建硬件,由德国大众基金(Volkswagen Foundation)实验项目资助。目前,在使用磁隧道元件和类似的现代设备开发新颖的仿生计算机结构方面已有研究,本项目将应用纺织领域的静电纺丝技术研发仿生计算机的硬件。

软件定义的云计算基础理论与方法的研究进展

当前云计算用户体验与资源利用率之间的矛盾已成为阻碍其快速发展的瓶颈。共享云系统仍然存在尾延迟、低效率、高干扰三大应用问题。亚马逊、谷歌等企业已对上层软件栈开展了大量优化,但仍无法有效解决问题。因此工业界呼吁通过底层硬件创新、软硬件协同方式来保障服务质量、提高资源利用率。学术界也已开始探索从底层硬件到上层应用的全系统栈协同设计方案。本项目提出面向第三代云计算发展方向的低熵云计算理论框架,通过研究标签化冯·诺依曼体系结构、容器化存储引擎、通信局部化高阶网络、时空共享资源管理、混合负载测试基准SDCBench等,实现在共享云环境下同时满足用户体验与资源利用率,较国际主流云平台降低尾延迟1个数量级,提升资源利用率1倍。