本科论文
题目：展望计算机体系结构的未来发展方向
学生姓名：XXX
学 号：XXXXXXX
专业班级：计算机科学与技术
指导老师：XXXXX
2020年5月21日
展望计算机体系结构的未来发展方向
摘 要
目前，随着CPU(中央处理器)的发展，CPU工艺已达7nm，我们可以在不远的将来遇见cpu工艺达到硅介质的极限。而且CPU运算的速度过快，CPU计算速度与内存和高速缓存速度逐渐拉开差距，冯诺依曼体系结构的瓶颈在IO读取上，不仅如此CPU处理绝大部分计算工作，这样的中心处理架构限制了计算的进一步发展。本文针对该问题对国内外研究的计算机体系结构进行分析，并给出计算机体系结构的未来发展方向。
关键字：分布式计算；模拟神经元结构；量子计算机
warning！自己写着玩，有做作业的同学不要直接抄！！！
第1章 引言
本文主要研究分析了当前经典的冯诺依曼架构的发展瓶颈，列出并解释这些瓶颈，并且针对国内外新的计算机体系结构进行了研究，例如AI-CTX团队基于仿生神经网络设计的芯片、IBM TrueNorth、Intel和sumsung研发的新型芯片。
第2章 经典冯诺依曼体系发展现状
CPU的性能在不断升级，超线程，多核各种技术的运用；CPU的制程也从2000年发布的奔腾三G620(130nm)制程不断地升级至今天的三代锐龙3990X（7nm），而在CPU架构方面intel(英特尔公司)则是从奔腾采用的Tualatin架构逐步升级至今天十代酷睿所采用的Comet Lake-S/Skylake-X架构；随着制造工艺和架构的不断进步，我们CPU的计算能力也在不断翻倍。但是随着CPU的发展，在看得到的未来即将触碰到物理极限。CPU发展迅速，但是对于内存和大容量储存设备（HDD和SSD）而言，已经有点跟不上CPU的发展速度了，虽然人类通过各种其他办法试图解决或者缓解这个问题，但是在冯诺依曼体系下，冯诺依曼瓶颈是一个无法避免的问题。而且这种计算机体系结构，可能不足以应对未来的需求。
目前CPU过于中心化处理，从历史的长河来看，在以前是没有独立显卡这一说法的，计算机的图像处理由CPU完成。知道后面图像需求增加，由开始的纯文字显示，到后来的简单的单色图，彩色图等2d图形，显示图形分辨率及刷新率的不断提高（目前已有10k分辨率10240×5400），各种3D模型的计算，以及最近几年热门的光线追踪技术。越来越大的需求，很显然不能够集中在CPU一个部件上进行处理，而是由各种专门的部件GPU负责CPU的这一份工作。从整体的趋势来看，cpu的工作应该是独立化，专业化。但是现有的冯诺依曼结构体系CPU是采用中心化的结构，如同北京这样一座超级城市，周围的城市都是为其服务的，过于中心化导致内部与外界沟通“塞车”。
对于提高计算机的算力，我们通常使用“堆CPU技术”，比如我国的超级计算机，就是由成千上万个CPU一起共同工作，共同计算，得以计算复杂的问题。
通过研究可以发现，随着CPU的数量增加，在冯诺依曼经典结构下，CPU之间的沟通是愈发困难的，整个计算机的算力也会因此收到限制。为了使超级计算机的算力达到国内要求，我们只能够通过叠加CPU的数量来满足算力，但是由于美国在高尖端技术方面的限制，限制向我们出口专业的CPU，使得我国在同样算力的条件下，需要更多的CPU进行组合，中国的神威太湖之光处理器数量10649600个，峰值速度达到125436TFlop，而美国的Summit超级计算机，峰值速度可达187659TFlop,但处理器仅用了2282544个。[1]处理器数量过多在冯诺依曼结构体系架构下，在数据交换I/O口会有瓶颈，CPU之间的通信效率会降低。
天河二号的运算速度虽然很快，但是因为采用intel的处理芯片，但是效率只有61.7%，在超级计算机里面算是比较低的水平。
对于个人电脑而言，目前的CPU计算的速度很快，但是存储和内存与CPU的速度越拉越大。HDD(机械硬盘)的随机读写速度对于现在的标准而言已经有点落伍了。
综上所述，未来计算机的计算效率突破点在于改变计算机的结构体系，或者是CPU材料方面的重大突破。
第3章 国内外新架构研究现状
国内的AI-CTX团队，他们的模型基于亿万个可以相互连接的仿生神经元，每个神经元都具有跟人脑神经元类似的电学特性与动态参数，具有简单的运算与存储功能，这些神经元像大脑神经元一样，通过脉冲相互沟通。[2]这个团队除了计算的快，还采取了不同的计算机结构体系，运用特殊的布线方式，使芯片之间的交流可以突破以往冯诺依曼结构体系的限制，可以扩充无限的芯片，而不是随着芯片数量的扩充而降低运算效率。
IBM 研发的TrueNorth，以及Intel和三星研发的加速类产品。众多国外公司也在同步进行相关方面的研究。
量子计算机、光计算机、生物计算机也是一种新型的计算机结构体系。
第4章 对于发展方向的猜想
当然计算机何必一定是“干”的呢？经过数十年的发展，传统的电脑回路可能已经发展到了极致。与李世石、柯洁对战的Alpha Go下一场需要耗电几千瓦，但是人类的大脑仅消耗几十瓦，这就是生物计算的未来。当然相关的伦理问题以及技术实现在此不讨论。
致谢
首先，要感谢我们的汇编语言XX老师，感谢他布置了这项作业，让我能够对这个问题进行较为深入的研究，扩宽了自己的知识面。
参考文献
[1]全球超级计算机排行榜 http://www.chinastor.com/hpc-top500/
[2]昊鹭.严肃 著 冯诺依曼体系的经典计算机的发展瓶颈和未来？https://www.zhihu.com/question/25979825