馮•諾依曼計算機将漸行漸遠？

如果說圖靈（Alan Turing）奠定的是計算機的理論基礎，那麼馮·諾依曼（John Von Neumann）則是将圖靈的理論物化成為實際的實體實體，成為了計算機體系結構的奠基者。從第一台馮·諾依曼計算機誕生到今天已經過去了将近70年，計算機的技術與性能也都發生了巨大的變化，但整個主流體系結構依然是馮·諾依曼結構。

馮·諾依曼體系結構的特點：采用二進制，硬體由5個部分組成（運算器、控制器、存儲器、輸入裝置和輸出裝置），提出了“存儲程式”原理，使用同一個存儲器，經由同一個總線傳輸，程式和資料統一存儲同時在程式控制下自動工作。特别要指出，它的程式指令存儲器和資料存儲器是合并在一起的，程式指令存儲位址和資料存儲位址指向同一個存儲器的不同實體位置。因為程式指令和資料都是用二進制碼表示，且程式指令和被操作資料的位址又密切相關，是以早先選擇這樣的結構是合理的。

但是，随着對計算機處理速度要求的提高和對需要處理資料的種類、量級的增大，這種指令和資料共用一個總線的結構，使得資訊流的傳輸成為限制計算機性能的一個瓶頸，制約了資料處理速度的提高。由此，展現出了馮·諾依曼體系結構的局限性:

1. 目前CPU的處理速度和記憶體容量的成長速率要遠大于兩者之間的流量，将大量數值從記憶體搬入搬出的操作占用了CPU大部分的執行時間，也造成了總線的瓶頸。
2. 程式指令的執行是串行的，由程式計數器控制，這樣使得即使有關資料已經準備好，也必須遵循逐條執行指令序列，影響了系統運作的速度；
3. 存儲器是線性編址，按順序排列的位址通路，這是有利于存儲和執行機器語言，适用于數值計算。但進階語言的存儲采用的是一組有名字的變量，是按名字調用變量而非按位址通路，且進階語言中的每個操作對于任何資料類型都是通用的，不管采用何種資料結構，多元數組、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。這些因素都導緻了機器語言和進階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式來完成，在很大程度上增加了編譯程式的工作量。
4. 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裝置與存儲器間的資料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，但對非數值資料的處理效率比較低，需要在體系結構方面有革命性突破。

科學家們一直在努力突破傳統的馮·諾依曼體系結構架構，對馮·諾依曼計算機進行改良，主要展現在：

1. 将傳統計算機隻有一個處理器串行執行改成多個處理器并行執行，依靠時間上的重疊來提高處理效率，形成支援多指令流、多資料流的并行算法結構。
2. 改變傳統計算機控制流驅動的工作方式，設計資料流驅動的工作方式，隻要資料準備好，就可以并行執行相關指令。
3. 跳出采用電信号二進制範疇，選取其他物質作為執行部件和資訊載體，如光子、量子或生物分子等。

近幾年，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）是一種采用光信号作為物質媒體和資訊載體，依靠雷射束進入反射鏡和透鏡組成的陣列進行數值運算、邏輯操作和資訊的存儲和處理。它可以實作對複雜度高、計算量大、實時性強的任務的高效、并行處理，比普通電子計算機快1000倍，在圖像處理、模式識别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）是一種可以并行處理多種資料功能的神經網絡計算機，它以神經元為處理資訊的基本單元，将模仿大腦神經記憶的資訊存放在神經元上。神經網絡具有自組織、自學習、自适應及自修複功能，可以模仿人腦的判斷能力和适應能力。美國科學家研究出的神經計算機可以模拟人的左腦和右腦，能識别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，用于存儲文字和文法規則，右腦由1萬多個神經元組成，适用于圖形圖像識别。這将有可能成為人工智能硬體發展的主攻方向。

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、存儲及處理量子資訊的實體裝置。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、束縛離子和原子等制成的量子位，創造出經典條件下不可能存在的新的邏輯門。與經典的比特位不同，對量子位操作1次等同于對經典位操作2次，因為量子不像半導體隻能記錄0和1，它可以同時表示多種狀态。這些都為新的算法實作提供了條件，也為人工智能的發展提供了可能的硬體條件。

馮·諾依曼計算機以其技術成熟、價格低廉、軟體豐富和大衆的使用習慣，可能在今後很長的一段時期裡還将為人類的工作和生活發揮着重要作用。當然，為了滿足人們對計算機更快速、更高效、更友善的使用要求，為了讓計算機能夠模拟人腦神經元和腦電信号脈沖這樣複雜的結構，就需要突破現有的體系結構架構并尋求新的物質媒體作為計算機的資訊載體，才能使計算機有質的飛躍。随着非馮計算機的商品化問世，我們将會迎來一個嶄新的資訊時代

原文釋出時間為：2015年6月25日

本文作者：張天雷

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