突破馮•諾依曼體制的計算機體系結構發展方向概述

突破馮•諾依曼體制的計算機體系結構發展方向概述

摘要：近年來人們努力謀求突破傳統馮·諾依曼體制的侷限，各種非馮·諾依曼體系的計算機相繼被提出。本文介紹了馮·諾依曼體系結構的特點並概述了相關非馮機的現狀與發展方向。

關鍵字：計算機體系結構；非馮·諾依曼機；神經計算機；量子計算機；激光計算機；光子計算機；生物計算機

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，一份長達101頁題爲“關於EDVAC的報告草案”的報告公之於衆，報告中廣泛而具體地介紹了製造電子計算機和程序設計的新思想，明確提出了計算機的馮·諾依曼體系構架：運算器、邏輯控制裝置、存儲器、輸入和輸出設備，同時奠定了在電子計算機中採用二進制的中心設計思想[1]。

計算機經過70餘年的發展，已經成爲人類正常工作和生活不可或缺的一部分。然而，現代計算機發展所依據的體系結構依然是馮·諾依曼結構，該結構的特點是“程序儲存，共享數據，順序執行”[2]。傳統計算機在數值處理方面已經達到較高的水平，但是隨着非數值處理的需求日益增加，傳統的馮·諾依曼機已經難以滿足人類社會的需求，非馮·諾依曼機發展的需求日益增加。

目前，非馮·諾依曼機的發展方向呈現多元化，主要方向集中在解決當前馮·諾依曼體制的計算機的侷限性上。未來的計算機技術將向超高速，超小型，並行處理，智能化方向發展。

1 馮·諾依曼體系結構的特點

馮·諾依曼計算機由五個部分組成，它們分別是運算器、控制器、存儲器、輸入和輸出設備。馮諾依曼體系結構的基本設計思想就是存儲程序和程序控制，具有以下兩種特點：1.採用二進制形式表示數據和指令。在計算機中，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。2.採用存儲程序方式運行。這是馮·諾依曼思想的核心內容，它意味着事先編寫程序並將程序(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並且連續地從存儲器中依次取出指令並執行。馮·諾依曼體系結構計算機是爲算術和邏輯運算而誕生的，目前在數值處理方面已經到達較高的速度和精度，而非數值處理應用領域發展緩慢，需要在體系結構方面有重大的突破。

2 非馮·諾依曼體系計算機的發展方向

2.1神經計算機

神經計算機被稱爲第六代計算機，它的出現是由於以下兩個原因：一方面是對電子計算機結構起決定作用的元件技術的發展；另一方面是對更快更有效地解決實際問題的方法的需求。發展神經計算機的基本因素是早在20世紀50年代發展起來的閾值邏輯[3]。由神經網絡構成的神經計算機一般由許多處理器或類似神經的節點組成。每個節點與許多節點相連，每個節點有一個可以改變的激活能級。當一個節點的激活能級達到一定時，它就會把一個信號傳輸到與之相連的其它節點上，信號的強度是激活能級和連接強度的綜合結果。神經計算機是模擬人腦信息處理功能，通過並行分佈處理和自動組織方式的系統。它具有學習——自動組織、思維、推理、記憶、大規模運算、目標和圖像識別、信號處理、預測、分類等功能。

神經計算機具有以下優良特性[4]：

1、由於神經計算機具有並行處理機制,它的信息處理是在大量信息單元中並行而有層次的進行。因此它具有快速、準確、不易出差錯的信息處理功能。它比傳統計算機快幾百倍。其計算時間比傳統計算機縮短8000倍。

2、具有驚人的自學習功能，它不需要任何程序就能獲得學習知識。

3、具有近似人腦的信息處理能力。具有學習、聯想、判斷、推理、思維和記憶的能力。

4、即使輸入的信息不完全、不確切也能得出正確的結果。具有自適性自組織功能。具有獨特的存儲信息的功能。神經計算機的資料和知識不是貯存在貯存器中，而是貯存在神經元之間的網絡中，即使某一個節點斷裂它還有重建它的資料的能力。

5、具有體積小、效率高、可靠性高的特點。

就目前來說，社會發展對於神經計算機的需求量非常可觀，但是目前並沒有完善的全硬件的神經計算機來實現神經網絡的各種反應機制，目前絕大多數的神經網絡應用模型都是根據神經計算機的計算模型編製成可在傳統馮·諾依曼計算機上運行的應用來實現的，這無疑喪失了神經計算機的並行運行的天然優勢。在未來由在全硬件的神經計算機上運行的神經網絡實現各種計算任務，將會是神經計算機的發展趨勢。

2.2量子計算機

1982年，FEYNMANR首先提出量子計算的概念，但當時沒有受到重視。1985年,英國牛津大學的DEUTSCHD初步闡述了量子圖靈機的概念[4],並且指出量子圖靈機可能比經典圖靈機具有更強大的功能。1995年,SHORP提出了大數因子分解的量子算法，並有其他人演示量子計算在冷卻離子系統中實現的可能性。這時,大家才認識到量子計算機的超強計算能力,特別是破解編碼的能力,之後就有很多研究學者加入這方面的研究。

量子計算是一種依據量子力學理論進行計算的計算模型，量子計算機的特性爲量子計算機在特定問題上計算速度遠超傳統計算機提供了途徑，在發展和完善量子計算關鍵理論的同時，新型的量子計算機的物理實現方案也被不斷提出，近年來出現的幾種基於量子計算機的量子算法在某些問題上展示了量子計算的優越性。例如，我國中國科學技術大學潘建偉、陸朝陽的學者與中國科學院上海微系統所與信息技術研究所、國家並行計算機工程研究中心合作構建的76個光子的量子計算原型機“九章”，求解數學算法高斯玻色取樣只需200秒[6]。

量子計算機在大數分解和無序數據庫搜索問題上已經顯示出超越經典計算機的能力。從2016年開始，以IBM爲代表的跨國大公司進入這一領域，量子計算機的研發進入快速發展的新階段。當前，超導量子計算體系發展迅速，達到近百量子比特的規模，率先實現超越經典計算的量子霸權，而拓撲量子計算體系、量子點量子計算體系、離子阱量子體系是其強勁的競爭體系。近幾年，量子計算機的硬件將繼續迅速發展，不同方案將逐步拉開。量子計算機的操作系統已經初步建立，進入發展階段。量子應用算法開始進入快速和大規模的研發階段。世界各國均把量子計算機的研發作爲國家戰略，量子計算機的研發將會大大加速。

目前量子計算機的主要有望應用於以下三個場景[7]：1、模擬量子現象領域，量子計算機可以對目前經典計算機愈發不能滿足的大量分子模擬計算需要帶來很好的解決方案，量子計算機應用在蛋白質結構模擬、藥物研發新型材料研究、新型半導體開發等方向都可以真實還原物理過程,華爲、本源量子等都已經開始佈局量子計算在量子化學、生物醫藥行業的應用;2、人工智能領域，人工智能機器學習領域對於處理器的算力需求日益擴大，傳統的計算機CPU、GPU越來越難以滿足人工智能領域對於算力的需求，而構建優秀的量子算法來解決機器學習對於算力的巨大要求無疑是對於傳統馮·諾依曼體制的計算機體系的良好補充；3、密碼分析領域，量子計算破解了RSA等公開密鑰體系，而密碼學家又構造了新的公開密鑰體系，而密碼學家又構造了新的公開密碼體系，但是現在任然無法證明這些密碼是不可破譯的，即認爲現在基於算法的密碼體系的安全性無法得到保障，因此利用量子計算對現有密碼體系展開破譯工作具有較大戰略意義。另一方面，利用量子力學實現的量子保密通信技術（主要有：量子密鑰分發，量子直接通信）。2019年3月發佈的全球首份6G的白皮書充分肯定了量子密鑰分發和量子直接通信在6G中的巨大潛力[8]。

研究表明，實現量子計算具有可行性。按照目前的發展速度來看，真正意義上的可商業化的可編程量子計算機會在不久的將來改變人們的生活。

2.3激光計算機

激光計算機是使用激光進行計算的，從而達到比普通計算機快1000倍傳輸速度的計算機，於1990年1月29日由美國貝爾實驗室研製，具有輸送和處理信息快的特點。大量棘手的問題可以用激光計算機解決。在激光計算機中，光子攜帶信息的速度相當於光速(每秒30萬公里)，比電子信號快得多。此外，光子比電信號更能攜帶和傳輸信息。美國和日本的許多公司都不遺餘力地開發激光計算機。到2025年，超光學計算機的發展速度預計將比現有的電子計算機快至少1000倍。基於激光的計算機可以用於執行各種各樣的新任務，如預測天氣、氣候和其他複雜多變的過程。例如，它還可以用於電話傳輸。由於電話信號是通過光纖中的激光束傳輸的，所以用光學計算機對信號進行處理就不再需要把攜帶聲音的光脈衝轉換成電話站內的電脈衝，電脈衝再由電子計算機處理，然後再轉換成光脈衝以便傳輸。即可以避免光-電-光轉換過程，直接處理並將攜帶聲信號的光脈衝發送出去，從而大大提高了傳輸效率。因爲激光計算機擅長做大量的計算，它們可以有效地、直接地處理視覺、聲學和任何其他自然形式的信息。此外，它是識別和合成語言、圖片和手勢的理想工具。

2.4光子計算機

光子計算機是一種全新的非馮·諾依曼體制的計算機體系，是以光子作爲主要的信息載體，以光子作爲光子計算機儲存和傳遞信息的主要載體，以光子系統作爲計算機的主體，以光運算作爲光子計算機運算的方式[9]。光子計算機相較於傳統馮·諾依曼機有着自身的都特優勢，例如：具有超高的計算速度、具有超並行性工作的能力、具有極高的信息儲存能力、通信頻帶寬、抗干擾能力強、容錯性好等。

激光計算機和光子計算機的區別就是它們的計算方式不一樣。激光計算機利用激光進行計算。激光是最亮的光之一，也是最純的光之一，它的特點是方向性強、亮度高、顏色純。光子計算機利用光子進行計算。光子，是傳播電磁相互作用的基本粒子，是一種規範玻色子。光子是電磁輻射的載體，在量子場論中，光子被認爲是電磁相互作用的介質。光子的靜止質量是零。光子以光速運動，具有速度、能量、動量和質量。當光的質量大於臨界質量時，它很容易被電子吸收或散射。當光的質量小於臨界質量時，它不容易被電子吸收，即容易被電子迅速發射出去。接近臨界質量的光子更容易被電子吸收，並向不同方向發射，導致天空呈藍色。光子計算機通過光子獲得相應的數據，從而得到計算結果。

今後光子計算機發展要主要依靠信息光子學、集成光子學與微結構光子學、光子源、光顯示等。依靠光子產生和控制技術、光信息處理技術、光子存儲技術、光子顯示技術等光子技術。目前正在加緊進行微光學雙穩態器件、光開關、空間光調製器、各種光邏輯門器件及其他集成光學器件的研製加緊高性能集成光路薄膜的研製以及激光存儲技術和光顯示技術的開發與應用爲全光子計算機研製成功創造條件。

2.5生物計算機

生物計算機也稱仿生計算機，實現了生物芯片代替半導體硅片的新型計算機。該種計算機涉及多種學科領域，包括計算機科學、腦科學、分子生物學、生物物理、生物工程、電子工程等有關學科[10]。利用DNA來儲存和處理信息的創意始於1994年，當時一位加州科學家首次使用試管中的DNA來解一道簡單的數學題。其實，這種創意最終還是來自於大自然。大自然中早就存在生物納米計算機，幾乎所有的生物中都含有這樣的計算裝置。但是，這些天然的計算裝置不是由人類控制的。比如，我們就無法讓一棵樹計算出圓周率小數點後面的數字。因此，科學家就想研製出一臺可以人爲控制的生物計算機，生物計算機就誕生了。自從第一位科學家的大膽嘗試之後，世界上就有許多科研單位開始研製生物計算機。

生物計算機是以DNA分子作爲信息處理的“數據”，相應的生物酶或生化操作作爲信息處理“工具”的一種新型計算模型。基於DNA計算模型研製的DNA計算機，與電子計算機在硬件、原理等方面均不相同。DNA計算模型的一般原理圖，可簡要地通過圖1所示的框圖來描述：輸入的是DNA片斷和一些生物酶以及所需要的試劑等，然後通過可控的生化反應，輸出的是DNA片斷，這些DNA片斷就是所需問題的解。

生物計算機的主要原料是生物工程技術生產的蛋白質分子，它們被用作生物芯片。生物元件比硅芯片上的電子元件要小得多，甚至要小十億分之一米，而且生物芯片本身具有天然獨特的三維結構，密度比平面硅集成電路高五個數量級。讓數萬億個DNA分子與一種酶反應，可以使生物計算機同時運行數十億次。生物計算機芯片本身,但也有並行處理的功能,其計算速度比今天的最新一代的計算機快100000倍、能源消費僅相當於普通計算機的十億分之一,只佔一百億分之一的信息存儲空間。生物芯片是自我修復的，因爲如果出現了故障，它們可以自我修復。生物計算機具有生物活性和能力有機的與人體組織有機地結合在一起的，尤指與大腦和神經系統這樣，生物計算機就可以直接接受大腦的指令，成爲人腦的輔助裝置或擴展部分，並可以人體細胞吸收補充能量，不需要外部能量。它將是可以植入人體內的理想器件，來幫助人們學習、思考、創造。此外，由於在生物芯片中流動的電子之間發生碰撞的可能性很小，幾乎沒有阻力，因此生物計算機的能量消耗是極小的。

生物計算機目前任然處於蓬勃興起的階段，國內外正在積極地研製新型生物芯片。儘管生物計算機目前還未取得重大進展，甚至有部分學者提出了生物計算機目前面臨的巨大挑戰，例如：生物計算機的遺傳物質容易受到外界環境的干擾、計算結果無法確保正確性、生化反應無法保證成功率、在蛋白質爲主的芯片上很難運行文本編輯器等。但是相信隨着技術的進步，這些問題終會被逐個解決，最終可商用化的生物計算機將徹底改變人類的生活和生產方式。

3 結論

馮·諾依曼體制下的計算機採用二進制作爲數值計算數據的表達方式，以“程序儲存，共享數據，順序執行”作爲運行方式，其發展的硬件基礎受到集成電路的生產技術的制約，以及自身體系結構上存儲控制流驅動的方式，已經滿足不了人們日益增加的對於計算速度和計算複雜度的要求。因此非馮·諾依曼體制的計算機體系的發展被迫切需要，只有打破傳統計算的體系的制約，採用新型的計算機結構（例如：神經計算機、量子計算機、激光計算機、光子計算機，生物計算機），才能爲計算機科學帶來光明的前景。不可否認，傳統計算機是人類智慧的結晶而且傳統計算機還會繼續不斷髮展，人類社會還會長時間的需要傳統計算機提供計算服務。但是可以預料，將來的某一天非馮·諾依曼體制的計算機體系會取得突破性進展，逐步實現商業化，擴充人類社會的計算機使用途徑。

參考文獻：

[10]楊小虎.生物計算機特點及未來發展[J].電腦知識與技術：學術版,2014(11X):2.