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随着“算力时代”到来,大规模数据需要在存储器和处理器之间往返,然而传统冯·诺依曼架构中计算与存储分离,无法满足频繁访问的需求。存内计算(CIM)技术的诞生突破了冯·诺依曼瓶颈,打破了传统计算架构中的“存储墙”,因此对于“算力时代”具有革命性意义。由于静态随机存取存储器(SRAM)读取数据的速度快且与先进逻辑工艺具有较好的兼容性,因此基于SRAM的存内计算技术受到国内外学者的关注。该文主要概述了基于SRAM的存内计算技术在机器学习、编码、加解密算法等方面的应用;回顾了实现运算功能的各种电路结构,比较了各类以模数转换器(ADC)为核心的量化技术;之后分析了现有存内计算架构面临的挑战并且给出了现有的解决策略,最后从不同方面展望存内计算技术。 相似文献
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冯·诺依曼,20世纪最伟大数学家之一,因他在计算机领域做出了无人可以比拟的贡献,故而被后世尊称为"计算机之父".在他看来,严密逻辑推理必定潜藏真理,计算机就是其表现.他的计算机思想为存储程序,即将指令和数据以相同地位先存于存储器中,计算机根据地址读出指令与数据,实现连续和自动地执行.以上便是"冯·诺依曼计算机"结构基础. 相似文献
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早期区块链系统主要运行在冯·诺依曼架构的通用处理器上,随着区块链技术的发展,其在各行各业得到广泛应用和大规模部署的情况下,在计算密集型和通信密集型场景中,需要同时兼顾高计算能效和高计算灵活性.本文在此基础上,利用本地计算机和云服务器这类通用处理器结合现场可编程门阵列(FPGA)组成异构计算区块链网络,从而经济有效地获得... 相似文献
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根据冯·诺依曼的理论结构体系,计算机中采用二进制,而我们日常生活中习惯使用十进制,因此,掌握二进制与十进制的转换就显得比较重要. 相似文献
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数据驱动计算概述计算机体系结构可以分为控制流计算机和数据流计算机。控制流计算机又称为冯·诺依曼计算机,其程序的运算执行顺序是预先设置好的,按照编程者的控制(程序指针)逐条执行。现在实际应用的计算机都使用控制流机制,而数据流 相似文献
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光学神经网络是区别于冯·诺依曼计算架构的一种高性能新型计算范式,具有低延时、低功耗、大带宽以及并行信号处理等优势。片上集成是光学神经网络微型化发展的一种典型方式,近年来片上集成光学神经网络获得了学术界及工业界的广泛关注。对基于不同计算单元结构的片上集成光学神经网络的相关研究工作进行了梳理,并分析了其设计原理、实现方法及系统架构特征。同时结合国内外最新研究进展,进一步分析了片上集成光学神经网络在计算单元大规模拓展、可重构、非线性运算和实用化等方面面临的挑战及其未来发展趋势。 相似文献
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卿昱 《信息安全与通信保密》2014,(4):6-7
自图灵建立现代计算机的基础理论、冯·诺依曼建立基本的计算机架构到今天,计算机和网络已经深深改变我们的生活、思维、活动方式,而这一切的关键环节就是操作系统为代表的基础软件。类似操作系统等基础软件的安全是任何一个现代化国家信息安全的"命门",因为今天的硬件是依靠软件设计出来的、设备是在软件的控制下制造出来的,系统是依赖应用软件而发挥作用的,而这所有的基础是操作系统和软件开发工具链。 相似文献
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图象处理要求进行重复的高速的大量数据操作。日本电气公司(NEC)已经开发了一种μPD 7281 D型微处理器。这是世界上第一个非冯·诺依曼型的微处理器,它具有每秒钟可执行500万条指令的工作速度。处理一幅640×400象素的电视图象,能以1.4s的速度变 相似文献
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随着大数据时代的到来和人类对人脑系统研究的日渐深入,类脑计算领域的研究取得突破性进展,有希望在根源上打破传统计算机的性能瓶颈.神经突触是对人体脑部进行记忆能力训练和处理数据的重要基础单元,因此开发新材料、新结构,研究基于新型人造材料与光电子器件的神经突触可塑性,对神经形态器件研究和类脑硬件设计的实现都有着重要意义.本文首先指出目前“冯·诺依曼架构”的主要性能瓶颈,引出类脑计算的概念,提出神经形态器件的主要性能优势,并梳理神经形态器件发展历史;然后在忆阻器领域,阐述与分析忆阻类型、忆阻结构与忆阻机理,比较出几种忆阻器的特性,举例说明忆阻器在不同领域的应用;接着以神经形态器件为基础,选取磁性隧道结、新型浮栅管和铁电晶体管,介绍其结构、工作原理与应用;最后总结目前神经形态器件发展的成果和方向,并对行业发展前景进行预测. 相似文献
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