突破冯诺依曼体制计算机体系结构发展方向概述（2023年）

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突破冯•诺依曼体制的计算机体系结构发展方向概述

摘要：近年来人们努力谋求突破传统冯·诺依曼体制的局限，各种非冯·诺依曼体系的计算机相继被提出。本文介绍了冯·诺依曼体系结构的特点并概述了相关非冯机的现状与发展方向。

关键字：计算机体系结构；非冯·诺依曼机；神经计算机；量子计算机；激光计算机；光子计算机；生物计算机

Overview of the development direction of computer architecture breaking through von Neumann system

Abstract:In recent years, people strive to break through the limitations of the traditional von Neumann system, and various non-von Neumann system computers have been proposed. This paper introduces the characteristics of von Neumann architecture and summarizes the current situation and development direction of related non-von architectures.

Keywords:Computer architecture; Non-von Neumann machine; Neural computer; Quantum computer; Laser computer; Photon computer; Biological computer

0 引言

1945年，一份长达101页题为“关于EDVAC的报告草案”的报告公之于众，报告中广泛而具体地介绍了制造电子计算机和程序设计的新思想，明确提出了计算机的冯·诺依曼体系构架：运算器、逻辑控制装置、存储器、输入和输出设备，同时奠定了在电子计算机中采用二进制的中心设计思想[1]。

计算机经过70余年的发展，已经成为人类正常工作和生活不可或缺的一部分。然而，现代计算机发展所依据的体系结构依然是冯·诺依曼结构，该结构的特点是“程序储存，共享数据，顺序执行”[2]。传统计算机在数值处理方面已经达到较高的水平，但是随着非数值处理的需求日益增加，传统的冯·诺依曼机已经难以满足人类社会的需求，非冯·诺依曼机发展的需求日益增加。

目前，非冯·诺依曼机的发展方向呈现多元化，主要方向集中在解决当前冯·诺依曼体制的计算机的局限性上。未来的计算机技术将向超高速，超小型，并行处理，智能化方向发展。

1 冯·诺依曼体系结构的特点

冯·诺依曼计算机由五个部分组成，它们分别是运算器、控制器、存储器、输入和输出设备。冯诺依曼体系结构的基本设计思想就是存储程序和程序控制，具有以下两种特点：1.采用二进制形式表示数据和指令。在计算机中，数据和指令都是以二进制形式存储在存储器中的。从存储器存储的内容来看两者并无别，都是由0和1组成的代码序列，只是各自约定的含义不同而已。2.采用存储程序方式运行。这是冯·诺依曼思想的核心内容，它意味着事先编写程序并将程序(包含指令和数据)存入主存储器中，计算机在运行程序时就能自动并且连续地从存储器中依次取出指令并执行。冯·诺依曼体系结构计算机是为算术和逻辑运算而诞生的，目前在数值处理方面已经到达较高的速度和精度，而非数值处理应用领域发展缓慢，需要在体系结构方面有重大的突破。

2 非冯·诺依曼体系计算机的发展方向

2.1神经计算机

神经计算机被称为第六代计算机，它的出现是由于以下两个原因：一方面是对电子计算机结构起决定作用的元件技术的发展；另一方面是对更快更有效地解决实际问题的方法的需求。发展神经计算机的基本因素是早在20世纪50年代发展起来的阈值逻辑[3]。由神经网络构成的神经计算机一般由许多处理器或类似神经的节点组成。每个节点与许多节点相连，每个节点有一个可以改变的激活能级。当一个节点的激活能级达到一定时，它就会把一个信号传输到与之相连的其它节点上，信号的强度是激活能级和连接强度的综合结果。神经计算机是模拟人脑信息处理功能，通过并行分布处理和自动组织方式的系统。它具有学习——自动组织、思维、推理、记忆、大规模运算、目标和图像识别、信号处理、预测、分类等功能。

神经计算机具有以下优良特性[4]：

1、由于神经计算机具有并行处理机制,它的信息处理是在大量信息单元中并行而有层次的进行。因此它具有快速、准确、不易出差错的信息处理功能。它比传统计算机快几百倍。其计算时间比传统计算机缩短8000倍。

2、具有惊人的自学习功能，它不需要任何程序就能获得学习知识。

3、具有近似人脑的信息处理能力。具有学习、联想、判断、推理、思维和记忆的能力。

4、即使输入的信息不完全、不确切也能得出正确的结果。具有自适性自组织功能。具有独特的存储信息的功能。神经计算机的资料和知识不是贮存在贮存器中，而是贮存在神经元之间的网络中，即使某一个节点断裂它还有重建它的资料的能力。

5、具有体积小、效率高、可靠性高的特点。

就目前来说，社会发展对于神经计算机的需求量非常可观，但是目前并没有完善的全硬件的神经计算机来实现神经网络的各种反应机制，目前绝大多数的神经网络应用模型都是根据神经计算机的计算模型编制成可在传统冯·诺依曼计算机上运行的应用来实现的，这无疑丧失了神经计算机的并行运行的天然优势。在未来由在全硬件的神经计算机上运行的神经网络实现各种计算任务，将会是神经计算机的发展趋势。

2.2量子计算机

1982年，FEYNMANR首先提出量子计算的概念，但当时没有受到重视。1985年,英国牛津大学的DEUTSCHD初步阐述了量子图灵机的概念[4],并且指出量子图灵机可能比经典图灵机具有更强大的功能。1995年,SHORP提出了大数因子分解的量子算法，并有其他人演示量子计算在冷却离子系统中实现的可能性。这时,大家才认识到量子计算机的超強计算能力,特別是破解编码的能力,之后就有很多研究学者加入这方面的研究。

量子计算是一种依据量子力学理论进行计算的计算模型，量子计算机的特性为量子计算机在特定问题上计算速度远超传统计算机提供了途径，在发展和完善量子计算关键理论的同时，新型的量子计算机的物理实现方案也被不断提出，近年来出现的几种基于量子计算机的量子算法在某些问题上展示了量子计算的优越性。例如，我国中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳的学者与中国科学院上海微系统所与信息技术研究所、国家并行计算机工程研究中心合作构建的76个光子的量子计算原型机“九章”，求解数学算法高斯玻色取样只需200秒[6]。

量子计算机在大数分解和无序数据库搜索问题上已经显示出超越经典计算机的能力。从2016年开始，以IBM为代表的跨国大公司进入这一领域，量子计算机的研发进入快速发展的新阶段。当前，超导量子计算体系发展迅速，达到近百量子比特的规模，率先实现超越经典计算的量子霸权，而拓扑量子计算体系、量子点量子计算体系、离子阱量子体系是其强劲的竞争体系。近几年，量子计算机的硬件将继续迅速发展，不同方案将逐步拉开。量子计算机的操作系统已经初步建立，进入发展阶段。量子应用算法开始进入快速和大规模的研发阶段。世界各国均把量子计算机的研发作为国家战略，量子计算机的研发将会大大加速。

目前量子计算机的主要有望应用于以下三个场景[7]：1、模拟量子现象领域，量子计算机可以对目前经典计算机愈发不能满足的大量分子模拟计算需要带来很好的解决方案，量子计算机应用在蛋白质结构模拟、药物研发新型材料研究、新型半导体开发等方向都可以真实还原物理过程,华为、本源量子等都已经开始布局量子计算在量子化学、生物医药行业的应用;2、人工智能领域，人工智能机器学习领域对于处理器的算力需求日益扩大，传统的计算机CPU、GPU越来越难以满足人工智能领域对于算力的需求，而构建优秀的量子算法来解决机器学习对于算力的巨大要求无疑是对于传统冯·诺依曼体制的计算机体系的良好补充；3、密码分析领域，量子计算破解了RSA等公开密钥体系，而密码学家又构造了新的公开密钥体系，而密码学家又构造了新的公开密码体系，但是现在任然无法证明这些密码是不可破译的，即认为现在基于算法的密码体系的安全性无法得到保障，因此利用量子计算对现有密码体系展开破译工作具有较大战略意义。另一方面，利用量子力学实现的量子保密通信技术（主要有：量子密钥分发，量子直接通信）。2019年3月发布的全球首份6G的白皮书充分肯定了量子密钥分发和量子直接通信在6G中的巨大潜力[8]。

研究表明，实现量子计算具有可行性。按照目前的发展速度来看，真正意义上的可商业化的可编程量子计算机会在不久的将来改变人们的生活。

2.3激光计算机

激光计算机是使用激光进行计算的，从而达到比普通计算机快1000倍传输速度的计算机，于1990年1月29日由美国贝尔实验室研制，具有输送和处理信息快的特点。大量棘手的问题可以用激光计算机解决。在激光计算机中，光子携带信息的速度相当于光速(每秒30万公里)，比电子信号快得多。此外，光子比电信号更能携带和传输信息。美国和日本的许多公司都不遗余力地开发激光计算机。到2025年，超光学计算机的发展速度预计将比现有的电子计算机快至少1000倍。基于激光的计算机可以用于执行各种各样的新任务，如预测天气、气候和其他复杂多变的过程。例如，它还可以用于电话传输。由于电话信号是通过光纤中的激光束传输的，所以用光学计算机对信号进行处理就不再需要把携带声音的光脉冲转换成电话站内的电脉冲，电脉冲再由电子计算机处理，然后再转换成光脉冲以便传输。即可以避免光-电-光转换过程，直接处理并将携带声信号的光脉冲发送出去，从而大大提高了传输效率。因为激光计算机擅长做大量的计算，它们可以有效地、直接地处理视觉、声学和任何其他自然形式的信息。此外，它是识别和合成语言、图片和手势的理想工具。

2.4光子计算机

光子计算机是一种全新的非冯·诺依曼体制的计算机体系，是以光子作为主要的信息载体，以光子作为光子计算机储存和传递信息的主要载体，以光子系统作为计算机的主体，以光运算作为光子计算机运算的方式[9]。光子计算机相较于传统冯·诺依曼机有着自身的都特优势，例如：具有超高的计算速度、具有超并行性工作的能力、具有极高的信息储存能力、通信频带宽、抗干扰能力强、容错性好等。

激光计算机和光子计算机的区别就是它们的计算方式不一样。激光计算机利用激光进行计算。激光是最亮的光之一，也是最纯的光之一，它的特点是方向性强、亮度高、颜色纯。光子计算机利用光子进行计算。光子，是传播电磁相互作用的基本粒子，是一种规范玻色子。光子是电磁辐射的载体，在量子场论中，光子被认为是电磁相互作用的介质。光子的静止质量是零。光子以光速运动，具有速度、能量、动量和质量。当光的质量大于临界质量时，它很容易被电子吸收或散射。当光的质量小于临界质量时，它不容易被电子吸收，即容易被电子迅速发射出去。接近临界质量的光子更容易被电子吸收，并向不同方向发射，导致天空呈蓝色。光子计算机通过光子获得相应的数据，从而得到计算结果。

今后光子计算机发展要主要依靠信息光子学、集成光子学与微结构光子学、光子源、光显示等。依靠光子产生和控制技术、光信息处理技术、光子存储技术、光子显示技术等光子技术。目前正在加紧进行微光学双稳态器件、光开关、空间光调制器、各种光逻辑门器件及其他集成光学器件的研制加紧高性能集成光路薄膜的研制以及激光存储技术和光显示技术的开发与应用为全光子计算机研制成功创造条件。

2.5生物计算机

生物计算机也称仿生计算机，实现了生物芯片代替半导体硅片的新型计算机。该种计算机涉及多种学科领域，包括计算机科学、脑科学、分子生物学、生物物理、生物工程、电子工程等有关学科[10]。利用DNA来储存和处理信息的创意始于1994年，当时一位加州科学家首次使用试管中的DNA来解一道简单的数学题。其实，这种创意最终还是来自于大自然。大自然中早就存在生物纳米计算机，几乎所有的生物中都含有这样的计算装置。但是，这些天然的计算装置不是由人类控制的。比如，我们就无法让一棵树计算出圆周率小数点后面的数字。因此，科学家就想研制出一台可以人为控制的生物计算机，生物计算机就诞生了。自从第一位科学家的大胆尝试之后，世界上就有许多科研单位开始研制生物计算机。

生物计算机是以DNA分子作为信息处理的“数据”，相应的生物酶或生化操作作为信息处理“工具”的一种新型计算模型。基于DNA计算模型研制的DNA计算机，与电子计算机在硬件、原理等方面均不相同。DNA计算模型的一般原理图，可简要地通过图1所示的框图来描述：输入的是DNA片断和一些生物酶以及所需要的试剂等，然后通过可控的生化反应，输出的是DNA片断，这些DNA片断就是所需问题的解。

生物计算机的主要原料是生物工程技术生产的蛋白质分子，它们被用作生物芯片。生物元件比硅芯片上的电子元件要小得多，甚至要小十亿分之一米，而且生物芯片本身具有天然独特的三维结构，密度比平面硅集成电路高五个数量级。让数万亿个DNA分子与一种酶反应，可以使生物计算机同时运行数十亿次。生物计算机芯片本身,但也有并行处理的功能,其计算速度比今天的最新一代的计算机快100000倍、能源消费仅相当于普通计算机的十亿分之一,只占一百亿分之一的信息存储空间。生物芯片是自我修复的，因为如果出现了故障，它们可以自我修复。生物计算机具有生物活性和能力有机的与人体组织有机地结合在一起的，尤指与大脑和神经系统这样，生物计算机就可以直接接受大脑的指令，成为人脑的辅助装置或扩展部分，并可以人体细胞吸收补充能量，不需要外部能量。它将是可以植入人体内的理想器件，来帮助人们学习、思考、创造。此外，由于在生物芯片中流动的电子之间发生碰撞的可能性很小，几乎没有阻力，因此生物计算机的能量消耗是极小的。

生物计算机目前任然处于蓬勃兴起的阶段，国内外正在积极地研制新型生物芯片。尽管生物计算机目前还未取得重大进展，甚至有部分学者提出了生物计算机目前面临的巨大挑战，例如：生物计算机的遗传物质容易受到外界环境的干扰、计算结果无法确保正确性、生化反应无法保证成功率、在蛋白质为主的芯片上很难运行文本编辑器等。但是相信随着技术的进步，这些问题终会被逐个解决，最终可商用化的生物计算机将彻底改变人类的生活和生产方式。

3 结论

冯·诺依曼体制下的计算机采用二进制作为数值计算数据的表达方式，以“程序储存，共享数据，顺序执行”作为运行方式，其发展的硬件基础受到集成电路的生产技术的制约，以及自身体系结构上存储控制流驱动的方式，已经满足不了人们日益增加的对于计算速度和计算复杂度的要求。因此非冯·诺依曼体制的计算机体系的发展被迫切需要，只有打破传统计算的体系的制约，采用新型的计算机结构（例如：神经计算机、量子计算机、激光计算机、光子计算机，生物计算机），才能为计算机科学带来光明的前景。不可否认，传统计算机是人类智慧的结晶而且传统计算机还会继续不断发展，人类社会还会长时间的需要传统计算机提供计算服务。但是可以预料，将来的某一天非冯·诺依曼体制的计算机体系会取得突破性进展，逐步实现商业化，扩充人类社会的计算机使用途径。

参考文献：

[10]杨小虎.生物计算机特点及未来发展[J].电脑知识与技术：学术版,2014(11X):2.