馮·諾依曼機

馮·諾依曼型計算機一般具有以下五個功能：必須具有長期記憶程序、數據、中間結果及最終運算結果的能力；能夠完成各種算術、邏輯運算和數據傳送等數據加工處理的能力；能夠根據需要控制程序走向，並能根據指令控制機器的各部件協調操作；能夠按照要求將處理結果輸出給用户。

馮·諾依曼型計算機從本質上講是採取串行順序處理的工作機制，即使有關數據已經準備好，也必須逐條執行指令序列。而提高計算機性能的根本方向之一是並行處理。因此，近年來人們謀求突破傳統馮·諾依曼體制的束縛，這種努力被稱為非諾依曼化。對所謂非諾依曼化的探討仍在爭議中，一般認為它表現在以下三個方面的努力。

（1）在馮·諾依曼體制範疇內，對傳統馮·諾依曼機進行改造，如採用多個處理部件形成流水處理，

依靠時間上的重疊提高處理效率；又如組成陣列機結構，形成單指令流多數據流，提高處理速

度。這些方向已比較成熟，成為標準結構；

（2）用多個馮·諾依曼機組成多機系統，支持並行算法結構。這方面的研究比較活躍；

（3）從根本上改變馮·諾依曼機的控制流驅動方式。例如，採用數據流驅動工作方式的數據流計算機，只要數據已經準備好，有關的指令就可並行地執行。這是真正非諾依曼化的計算機，它為並行處理開闢了新的前景，但由於控制的複雜性，仍處於實驗探索之中。

馮·諾依曼體系結構的計算機，其基本設計思想就是存儲程序和程序控制。

採用二進制形式表示數據和指令：在存儲程序的計算機中，數據和指令都是以二進制形式存儲在存儲器中的。從存儲器存儲的內容來看兩者並無區別．都是由0和1組成的代碼序列，只是各自約定的含義不同而已。計算機在讀取指令時，把從計算機讀到的信息看作是指令；而在讀取數據時，把從計算機讀到的信息看作是操作數。數據和指令在軟件編制中就已加以區分，所以正常情況下兩者不會產生混亂。有時我們也把存儲在存儲器中的數據和指令統稱為數據，因為程序信息本身也可以作為被處理的對象，進行加工處理，例如對照程序進行編譯，就是將源程序當作被加工處理的對象。

採用存儲程序方式：這是馮·諾依曼思想的核心內容。如前所述，它意味着事先編制程序，事先將程序(包含指令和數據)存入主存儲器中，計算機在運行程序時就能自動地、連續地從存儲器中依次取出指令且執行。這是計算機能高速自動運行的基礎。計算機的工作體現為執行程序，計算機功能的擴展在很大程度上也體現為所存儲程序的擴展。計算機的許多具體工作方式也是由此派生的。馮·諾依曼機的這種工作方式，可稱為控制流(指令流)驅動方式。即按照指令的執行序列，依次讀取指令，然後根據指令所含的控制信息，調用數據進行處理。因此在執行程序的過程中，始終以控制信息流為驅動工作的因素，而數據信息流則是被動地被調用處理。為了控制指令序列的執行順序，設置一個程序(指令)計數器PC(Program Counter)，讓它存放當前指令所在的存儲單元的地址。如果程序是順序執行的，每取出一條指令後PC內容加l，指示下一條指令該從何處取得。如果程序將轉移到某處，就將轉移的目標地址送入PC，以便按新地址讀取後繼指令。所以，PC就像一個指針，一直指示着程序的執行進程，也就是指示控制流的形成。雖然程序與數據都採用二進制代碼，仍可按照PC的內容作為地址讀取指令，再按照指令給出的操作數地址去讀取數據。由於多數情況下程序是順序執行的，所以大多數指令需要依次地緊挨着存放，除了個別即將使用的數據可以緊挨着指令存放外、一般將指令和數據分別存放在該程序區的不同區域內。

由運算器、存儲器、控制器、輸入設備和輸出設備五大部件組成計算機系統，並規定了這五部分的基本功能。 ^[1] 

CPU的處理速度和內存容量的成長速率要遠大於兩者之間的流量，將大量數值從內存搬入搬出的操作佔用了CPU大部分的執行時間，也造成了總線的瓶頸。

程序指令的執行是串行的，由程序計數器控制，這樣使得即使有關數據已經準備好，也必須遵循逐條執行指令序列，影響了系統運行的速度；

存儲器是線性編址，按順序排列的地址訪問，這是有利於存儲和執行機器語言，適用於數值計算。但高級語言的存儲採用的是一組有名字的變量，是按名字調用變量而非按地址訪問，且高級語言中的每個操作對於任何數據類型都是通用的，不管採用何種數據結構，多維數組、二叉樹還是圖，最終在存儲器上都必須轉換成一維的線性存儲模型進行存儲。這些因素都導致了機器語言和高級語言之間存在很大的語義差距，這些語義差距之間的映射大部分都要由編譯程序來完成，在很大程度上增加了編譯程序的工作量。

馮·諾依曼體系結構計算機是為邏輯和數值運算而誕生的，它以CPU為中心，I/O設備與存儲器間的數據傳送都要經過運算器，在數值處理方面已經達到很高的速度和精度，但對非數值數據的處理效率比較低，需要在體系結構方面有革命性突破。

在計算機體系結構研究方面也已經有了重大進展，越來越多的非馮計算機相繼出現，如光子計算機、量子計算機、神經計算機以及DNA計算機等等。

光子計算機（Photonic computer）是一種採用光信號作為物質介質和信息載體，依靠激光束進入反射鏡和透鏡組成的陣列進行數值運算、邏輯操作和信息的存儲和處理。它可以實現對複雜度高、計算量大、實時性強的任務的高效、並行處理，比普通電子計算機快1000倍，在圖像處理、模式識別和人工智能方面有着非常巨大的應用前景。

神經計算機（Neural computer）是一種可以並行處理多種數據功能的神經網絡計算機，它以神經元為處理信息的基本單元，將模仿大腦神經記憶的信息存放在神經元上。神經網絡具有自組織、自學習、自適應及自修復功能，可以模仿人腦的判斷能力和適應能力。美國科學家研究出的神經計算機可以模擬人的左腦和右腦，能識別語言文字和圖形圖像，能控制機器人行為，進行智能決策。它的左腦由100萬個神經元組成，用於存儲文字和語法規則，右腦由1萬多個神經元組成，適用於圖形圖像識別。這將有可能成為人工智能硬件發展的主攻方向。

量子計算機（Quantum computer）是遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。量子計算機本身的特性，擴充了邏輯和數學理論，通過核自旋、光子、束縛離子和原子等製成的量子位，創造出經典條件下不可能存在的新的邏輯門。馬約拉納費米子反粒子就是自己本身的屬性，或許是令量子計算機的製造變成現實的一個關鍵。 ^[2]  與經典的比特位不同，對量子位操作1次等同於對經典位操作2次，因為量子不像半導體只能記錄0和1，它可以同時表示多種狀態。這些都為新的算法實現提供了條件，也為人工智能的發展提供了可能的硬件條件。