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原文链接：https://venturebeat.com/ai/beyond-von-neumann-architecture
原文作者：Jeff Vanega
在人工智能快速发展的时代，我们正在重新审视计算架构的根基。冯·诺依曼架构，尽管在过去几十年中为数字革命奠定了基础，但其固有的局限性，尤其是在处理大规模AI和神经形态计算任务时，正变得日益明显。
传统架构的瓶颈：内存墙与能耗挑战
冯·诺依曼架构的核心特征是程序指令和数据存储在同一个内存空间中，并由一个中央处理器（CPU）顺序处理。这种分离导致了著名的“冯·诺依曼瓶颈”或“内存墙”问题：数据需要在内存和处理器之间来回传输，这一过程不仅速度慢，而且能耗巨大。这对于需要处理海量数据和并行运算的现代AI模型（如大型语言模型和深度神经网络）来说，是一个严重制约。
目前的计算模式，尤其是CPU和GPU驱动的训练与推理，都深受这种架构限制的影响。随着模型规模的增长，能耗和延迟成为主要的挑战。
迈向统一确定性架构（Unified Deterministic Architecture）
为了克服这些挑战，研究人员正在探索一种更具前瞻性的计算范式——统一确定性架构（Unified Deterministic Architecture，UDA）。这种架构的目标是消除内存与处理之间的物理和逻辑分离，实现高度的集成和确定性计算。
1. 内存计算（Processing-in-Memory, PIM）的融合
UDA的核心思想之一是将计算直接嵌入到存储单元中。通过PIM技术，数据不再需要搬运到远离存储位置的处理器中，从而极大地减少了数据传输延迟和能耗。这使得计算与存储真正地结合在一起，模仿了人脑神经元处理和存储信息的方式。
2. 确定性与可预测性
“确定性”是UDA的关键特征。在冯·诺依曼体系中，复杂的控制流程和非顺序的内存访问可能导致计算结果的不确定性或难以预测的延迟。而UDA旨在创建一个更加结构化、可预测的计算环境，这对于需要高可靠性和实时响应的AI应用（如自动驾驶或关键任务系统）至关重要。
3. 模拟与数字的结合
未来的架构可能不再是纯粹的数字或模拟计算，而是二者的混合体。特别是在神经形态计算领域，模拟电路可以更有效地处理像突触权重这样的连续值，而数字逻辑则负责控制和精度要求高的任务。UDA提供了一个框架，可以将这两种计算模式无缝集成。
对AI领域的深远影响
向UDA的转变将对AI生态系统产生深远影响：
- 能效比提升： 显著降低AI训练和推理的能源消耗，使其更具可持续性。
- 实时性增强： 更快的内存访问速度和并行处理能力，使得复杂模型的实时推理成为可能。
- 新算法的诞生： 架构的根本性变革将催生出更适应新硬件的AI算法和模型结构。
虽然完全取代冯·诺依曼架构尚需时日，但朝着统一确定性计算的探索，无疑是为下一代人工智能的突破铺平道路的关键一步。我们正从一个注重通用性的计算时代，转向一个更注重效率、集成度和特定任务优化的新时代。
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