冯诺依曼体系结构发展综述

1冯·诺依曼体系结构发展综述摘要：本文介绍了冯·诺依曼体系结构的诞生和发展，探讨了制约现代计算机进一步发展的主要因素。指出基础硬件IC生产技术的极限和冯·诺依曼体系结构的缺陷将成为计算机发展的两大瓶颈。调查了现在为了突破冯·诺依曼体系瓶颈各国科学家做出的努力，总结了现在正在研究发展中的几种非冯·诺依曼体系结构计算机。关键词：冯·诺依曼体系结构；计算机；局限；发展1冯·诺依曼体系的诞生和发展1.1冯·诺依曼体系结构概述众所周知，第一台计算机是诞生于1946年的ENIAC。作为第一台计算机的研制者，数学家冯·诺依曼提出了计算机制造的三个基本原则，即采用二进制逻辑、程序存储执行以及计算机由五个部分组成（运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备），这套理论被称为冯·诺依曼体系结构。该体系结构在创立70年后的今天仍然指导着计算机的制造，冯·诺依曼由此被称为“计算机之父”。对冯体系结构的传承与突破也记载着计算机的发展进程。[1]1.2冯·诺依曼提下的发展动向作为经久不哀的经典理论，冯·诺依曼系结构的优点是逻辑清晰、结构简单、实现成本低，缺点是存储的指令和数据共享一条总线，信息流的传输成为限制计算机性能的瓶颈，串行执行指令的方式影响了指令的执行速度。基于该理论的特点，对冯·诺依曼体系结构的三原则的演变角度分析计算机的发展动向。[2]1.2.1二进制逻辑的演变计算机诞生前，人类对计算机的逻辑并无清晰的概念，计算机采用什么进制一度成为科学家争论的焦点。基于人类的习惯，计算机采用十进制似乎更符合人类规范，能更好地为人类服务。但是，冯·诺依曼以电子设备存在二种稳态为依据提出了以二进制逻辑作为计算机逻辑基础，沿用至今。取决进制使用的关键在于基本稳态数量，人类普遍有十根手指，十种基本稳态造成了人类使用十进制这一现象。计算机的制造元器件如二极管等，普遍具有通断、高电平低电平、充放电等二种稳态，故而计算机内采用二进制。目前，科学家研究的新型计算机如生物计算机、量子计算机等，其制造元件使用生物分子和量子等，具备的基本稳态数量很多，其内部采用的进制也必然不同。在生物、量子等前沿科技的推动下，未来将很有可能制造出采用十进制的计算机。21.2.2存储程序的演变为避免将程序和指令共同存储在存储器中，并共用同一条总线，使得CUP和内存的信息流访问存取成为系统的瓶颈，人们设计了哈佛结构，原则是将程序和指令分别存储在不同的存储器中，分别访问。如此设计克服了数据流传输瓶颈，提高了运算速度，但结构复杂，对外围设备的连接与处理要求高，不适合外围存储器的扩展，实现成本高，所以哈佛结构未能得到大范围的应用。但是作为冯式存储程序的改良手段，哈佛结构在CUP内的高速缓存Cache中得到了应用。通过设置指令缓存和数据缓存，指令和数据分开读取，提高了数据交换速度，极大克服了计算机的数据瓶颈。通过增加处理器数量，中央处理单元从最初的单核向双核、四核的方向发展，在冯氏计算机的简单结构下，增加处理器数量，也极大提高了计算机的运算性能。存储程序的方式使得计算机擅长数值处理而限制了其在非数值处理方面的发展。近期由谷歌公司开发的阿精狗人工智能软件，利用价值网络算法和策略网络算法，战胜了人类围棋高手，使计算机模拟人类智能达到新的高峰。冯式储存结构以其结构简单、成本低廉的优势获得了广泛认可，配合不断进步的新算法.计算机在人工智能方面取得了很大进步。1.2.3计算机组成部分的演变随着科技的飞速发展，超大规模集成电路得到极大发展，纳米级芯片已获得应用，运算级别已从最初的5千赫兹演变为今天的3G赫兹，运算速度提升了60万倍。运算器和控制器被集成在一个指甲盖大小的芯片中，被称为CPU(中央处理单元)。在计算机推动人类社会发展的过程中，人类已意识到计算机提供的运算能力给人类社会生活带来的变化和重要作用，因其强大的运算能力成为人类社会不可或缺的一个因素，运算能力将和水、电一样成为每个人的生活必需，零散的个人计算机提供的运算和存储能力已不能满足大众的需求。在这种背景下，云计算模式的概念应运而生。所谓云计算模式，是指集中建设的运算和存储设备，在虚拟化技术的支持下，将池化的运算资源和存储资源通过网络即时分配给用户的运算模式。用户不必建设强大的运算器和存储器，即可获得强大的运算能力和存储能力。输入输出设备(I/O设备)的演变也向着人性化的方向发展。人机交互的渠道进一步丰富，语音识别、人像及图像识别等技术获得了长足发展，无人驾驶汽车已获得应用，虚拟现实技术将人机交互的界面带人到模拟的全现实环境中。[3]2冯·诺依曼体系的局限性2.1集成电路生产技术制约存储器的性能，存储器的性能制约系统的性能传统冯·诺依曼计算机体系结构的存储程序方式造成了系统对存储器的依赖，CPU访问存储器的速度制约了系统运行的速度。集成电路IC芯片的技术水平决定了存储器及其他硬件的性能。为了提高硬件的性能，以英特尔公司为代表的芯片制造企业在集成电路生产方面做出了极大的努力，且获得了巨大的技术成果。现在每隔18个月IC的集成度翻一倍，性能也提升一倍，产品价3格降低一半，这就是所谓的“摩尔定律”。这个规律己经持续了40多年，估计还将延续若干年。然而，电子产品面临的二个基本限制是客观存在的:光的速度和材料的原子特性。首先，信息传播的速度最终将取决于电子流动的速度，电子信号在元件和导线里流动会产生时间延迟，频率过高会造成信号畸变，所以元件的速度不可能无限的提高直至达到光速。第二，计算机的电子信号存储在以硅晶体材料为代表晶体管上，集成度的提高在于晶体管变小，但是晶体管不可能小于一个硅原子的体积。随着半导体技术逐渐逼近硅工艺尺寸极限，摩尔定律原导出的规律将不再适用。可以确定2030年以前硅材料为代表的IC技术到达发展极限.因此.计算机基础硬件的发展届时将受到严重制约.需要从基础物理、材料科学及生产技术多方面来重新思考计算机的硬件构成，更需要从体系结构方面有所创新。[4]2.2对冯·诺依曼计算机体系结构缺陷的分析1)作为冯·诺依曼式计算机最杰出的特点并促使其迅速发展的程序，目前也变成一个有待改善的问题。因为在计算机中指令执行的顺序由程序决定，所以程序设计必须仔细地确定课题的处理顺序。对于复杂的课题，程序设计、编码、查错等也变得更为复杂。这些情况引起了所谓的“冯·诺依曼式计算机软件危机”。2)硬件资源未能充分利用，尤其是高速处理机更是如此。例如一个由512台处理机构成的多处理机系统，其硬件空闲时间高达15%以上。3)面向数值计算的传统机器的体系结构，不适宜非数值信息(文件、图形、图象、程序等)的处理。因而遇到非数值操作，例如排序、检索、更新、插入、删除、演绎、匹配等，只能通过执行相应的程序来实现，故效率较低。4)冯·诺依曼式计算机控制结构的顺序性，不能实现真正的并行处理。在传统机器中，并行的概念受到限制。所谓的并行处理主要体现在一个处理机中不同进程的切换，或由程序员将程序分解成并行的指令流或数据流，由各个处理机执行。5)传统计算机难以处理自然语言。目前作为用户与计算机接口界面软件的程序设计语言，和人们习惯使用的自然语言之间还有相当距离，这对改善人机联系和计算机的广泛应用带来困难。6)冯·诺依曼式计算机具有的简单的逻辑运算或逻辑判断功能，远不能适应复杂的问题求解与推理的要求。说明这种体系结构本身不具备归纳、演绎的推理功能。针对上述问题，许多科技工作者都在探索一条摆脱传统机体系结构束缚的新途径，投入到“非冯·诺依曼式计算机”研制的洪流中。[5]43非冯·诺依曼体系的展望3.1非冯.诺依曼体系计算机研究的主要线路近几年来人们努力谋求突破传统冯·诺依曼体制的局限，各类非诺依曼化计算机的研究如雨后春笋蓬勃发展，主要表现在以下四个方面:1)对传统冯·诺依曼机进行改良，如传统体系计算机只有一个处理部件是串行执行的，改成多处理部件形成流水处理，依靠时间上的重叠提高处理效率。2)由多个处理器构成系统，形成多指令流多数据流支持并行算法结构。这方面的研究目前己经取得一些成功。3)否定冯·诺依曼机的控制流驱动方式。设计数据流驱动工作方式的数据流计算机，只要数据己经准备好，有关的指令就可并行地执行。这是真正非诺依曼化的计算机，这样的研究还在进行中，己获得阶段性的成果，如神经计算机。4)彻底跳出电子的范畴，以其它物质作为信息载体和执行部件，如光子、生物分子、量子等。众多科学家正为进行这些前瞻性的研究3.2具有代表性的非冯·诺依曼体系计算机研究方向3.2.1光子计算机光子计算机是一种由光信号进行数字运算、逻辑操作、信息存贮和处理的新型计算机。欧洲科学家研制成功第一台光子计算机，其运行速度比普通的电子计算机快1000倍。电子计算机是由电子来存储传递和处理信息，光子计算机利用激光来传送信号，靠激光束进入反射镜和透镜组成的阵列进行运算处理，它可以对复杂度高、计算量大的任务实现快速的并行处理，这远胜通过电子“0,1”状态变化进行的运算。光子计算机在图像处理、目标识别和人工智能等方面发展的潜力巨大。3.2.2量子计算机量子计算机(quantumcomputer)是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。半导体靠控制集成电路来记录和运算信息，量子电脑则希望控制原子或小分子的状态，记录和运算信息。使用量子门替代晶体管逻辑门的功能。1994年，贝尔实验室的专家彼得·秀尔((PeterShore)证明量子计算机能完成对数运算，而且速度远胜传统计算机。这是因为量子不像半导体只能记录0与1，可以同时表示多种状态。如果把半导体计算机比成单一乐器，量子计算机就像交响乐团，一次运算可以处理多种不同状况，因此，一个40位元的量子计算机，就能解开1024位元的电子计算机花上数十年解决的问题。53.2.3神经计算机神经计算机是模仿人的大脑判断能力和适应能力，并具有可并行处理多种数据功能的神经网络计算机。神经网络有自适应、自学习、自组织和容错自修复功能。神经计算机与电子计算机最大的不同是:电子计算机的存储部件和处理部件是两个不同的部分，而模仿大脑神经记忆的信息存放在神经元上.神经元又是处理信息的基本单元。所以二者是不可分的。目前，美国科学家研究出左脑和右脑两个神经块连接而成的神经电子计算机。右脑为经验功能部分，有1万多个神经元，适于图像识别;左脑为识别功能部分，含有100万个神经元，用于存储单词和语法规则。它能识别文字，符号，图形，语言以及声纳和雷达收到的信号，控制智能机器人，进行智能决策和智能指挥等。神经计算机它可能引导计算机从自动运行走向自觉和自为工作，这将是人工智能发展的主攻方向。[6]4结论冯·诺依曼计算机的发展的硬件基础受到集成电路生产技术的制约，结构体系上存储控制流驱动任务的方式，己经满足不了人们对计算机更高速、更智能和使用更方便的要求。结构改良之路己经走到尽头，只有突破现有体系结构的制约并寻求新的物质作为计算机的物质基础，才能使得计算机有质的飞跃，光子计算机和神经计算机将是最具发展前景的探索。冯·诺依曼计算机是全人类智慧的结晶，由于技术成熟、价格低廉、软件丰富及人们的使用习惯，冯·诺依曼计算机将继续长期在人类的工作和生活中发挥重要的作用。当然，未来会有商品化的非冯·诺依曼计算机问世，我们将会迎来一个各类型计算机百花争艳的信息时代。参考文献[1]姚远.计算机系统结构简述.技术论坛,2014年04期[2]何志超.浅谈计算机系统结构的发展[J].信息通信,2015(05)[3]刘巍.由冯·诺依曼体系的演进看计算机的发展.信息与电脑,2016年14期[4]朱伟.方育红.辜艺.冯·诺依曼体系计算机的局限与非冯机发展方向研究[J].科技视界，2013(6):67-68.[5]刘方鑫.非冯·诺依曼式计算机的体系结构.中国矿业学院学报,1987年[6]龚明.后PC时代计算机系统结构的发展.计算机工程,2001年3月