在冯·诺依曼架构中，内存与计算单元的分离导致数据在传输过程中产生巨大延迟和能耗。这种被称为“冯·诺依曼瓶颈”的问题，在AI训练中尤为突出。以大型语言模型为例，训练过程中需频繁调用数十亿个模型权重，而传统处理器在等待数据传输时往往处于闲置状态，造成资源的巨大浪费。

总的来看，冯·诺依曼架构在面对人工智能计算挑战时确实显得有些过时，但并不能完全被替代。合理的路径是探寻和发展混合架构，使得各类计算任务得到相应的最优处理。未来的技术创新将不再单纯依赖某一种架构，而是在不同技术之间找到平衡，满足多样化的应用需求和可持续发展的价值目标。综上所述，冯·诺依曼架构与新兴技术的相互作用，将为我们展示一个全新的智能计算新时代。 返回搜狐，查看更多 ...

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冯·诺依曼时代的计算机 ENIAC 冯·诺伊曼对计算机设计作了根本的改进，特别是程序内存的思想。他提出将程序存储在计算机内部，使计算机能够 ...

本书为读者梳理了这些变化的脉络，读者可以更加深入地思考自身未来与世界走向，先一步抓住可能决定命运的机会！由人工智能驱动的战争是什么样的？人工智能可以感知人类无法感知的现实世界吗？当人工智能参与到对人类行为的评估和塑造中时。

每经AI快讯，开源证券指出，随着AI算力需求的不断提升，冯·诺依曼架构的存算性能失配问题日益显现，存算一体化技术应运而生。近存计算通过2.5D和3D堆叠技术有效融合计算与存储，提升内存带宽并降低访问延迟，成为提升芯片性能的主流方案。HBM和CUBE方 ...

「故事」半人半神冯诺依曼，深藏锋芒模仿凡人，依旧让无数学者嫉妒(1) ...

随着人工智能（AI）算力需求的激增，传统的冯·诺依曼架构开始显现出存算性能失配的问题，促使存算一体化技术应运而生。近存计算通过2.5D与3D ...

开源证券发布研报称，随着AI算力需求的持续提升，传统的冯·诺依曼架构面临存算性能失配问题，而近存计算技术应运而生，通过2.5D和3D堆叠技术有效融合计算与存储，显著提升内存带宽并降低访问延迟。该机构认为，近存计算有望成为未来技术发展的关键趋势，特别是在高性能计算和边缘设备中展现出巨大潜力。其中，HBM和CUBE方案作为代表，正逐步引领行业变革。受益标的： 北京君正 (300223.SZ)、兆易创新 ...

【开源证券：近存计算或成未来技术关键趋势】开源证券表示，由于 AI 算力需求持续上升，冯·诺依曼架构存算性能失配的问题愈发突出，存算一体化技术由此诞生。近存计算借助 2.5D 和 3D ...

一、传统的计算机体系架构——冯·诺依曼计算范式 提到电脑和手机，大家肯定再熟悉不过了，它们都是我们日常生活中的电子计算机。 但你可能不 ...

开源证券指出，随着AI算力需求的不断提升，冯·诺依曼架构的存算性能失配问题日益显现，存算一体化技术应运而生。近存计算通过2.5D和3D堆叠技术 ...