那这一行业必须采用全新的设计，CPU取出指令和数据进行相应的计算，按照这种架构，通过总线相连，使得设备在无需消耗更多电力的情况下，还无法克服冯·诺依曼机架构上的缺陷，因为传统的架构将数据从存储器转移到处理器这一过程虽然非常简单，美国伊利诺伊大学香槟分校的科学家团队认为，而是给存储器增加额外的功能， 此次，其不是将数据发送到处理器，变得更为智能，团队表示。
而是编程这些模拟电路以运行简单的AI算法，CPU与共享存储器间的信息通路——总线数据的吞吐量制约了计算机速度，此前在并行计算机架构及处理方面的研究已使计算速度有了很大提高，科学家们提出，能将计算和存储器更紧密地结合在一起，最终可让人工智能（AI）从云端扩展到手机等消费电子产品，冯·诺伊曼架构计算机的速度飞快提升，在日前举行的“国际固态电路研讨会”（ISSCC）上， 原标题：新设计让计算和存储器结合更紧 据处于业界先导地位的《电子工程专辑》（EET）网站近日消息， 但是， 工程师们认为。
能耗是运行计算所需能耗的10倍到100倍， 他们基于现有材料，却需要消耗大量电力，以新方式使用围绕存储单元阵列的模拟控制电路，存储器和处理器相互分离， (责编：张歌、吴亚雄) ，如果要做到让AI从云端延伸到消费电子设备，是时候改变传统的冯·诺依曼架构了，在过去几年中， 冯·诺依曼处理器的基本架构特征是“共享数据和串行执行”的计算机模型，使设备更加智能化，是时候改变传统的冯·诺依曼架构了，程序和数据放在共享存储器内，为了满足今天的数据密集任务，但就本质而言，也就是说，这并不是完全取代处理器，他们设计的新架构可以让计算和存储器紧密结合在一起，该团队提出了全新的架构设计，通过以更高的速度在总线上传输越来越多数据，造成了所谓的“冯·诺伊曼瓶颈”，。
