在讨论超越冯·诺依曼计算架构之前，最好先解释一下冯·诺依曼计算是什么。首先介绍一下摩尔定律的背景知识。
作为一个行业，我们已经通过摩尔定律在降低芯片的尺寸、成本和功耗方面取得了巨大的进步。从1956年Univac I(第一台商用电子计算机，每秒1900次浮点操作消耗125千瓦)到今天的超级计算机(测试结果达到每瓦6673.8 MFLOPS)，浮点操作的功耗成本降低了约4000亿倍。4000亿倍这个数字对我们而言可能无法掌握，可以考虑将功耗性能类比为每加仑可以行驶的英里数，如果我们将初始状态设置为15英里/加仑，改善4000亿倍后汽车可以达到6万亿英里每加仑，大概是一个光年，或离地球最近恒星的四分之一距离，或者往返冥王星500次以上。
这种由规模化带来的功耗成本性能的三重胜利(或者说，为了达到同样的性能，使用更少的硅和更少的功耗，从而降低了生产成本)使得计算机行业不再那么依赖于颠覆传统的冯·诺依曼计算架构。冯•诺伊曼计算的核心是获取输入数据，并将其在存储数据的内存和按时钟进行操作的逻辑之间移动。所有数据都存储在内存中，然后传送到计算引擎。这些数据的来回搬移会带来大量的功耗和性能的降低，但由于摩尔定律的惊人进步，这种功耗和性能降低在很大程度上被掩盖了。此外，如果我们考虑冯·诺伊曼架构的时钟或计算周期，数据的物理移动比实际计算需要更多的功耗和计算周期。记忆和逻辑的分离是冯·诺依曼结构的核心，但生物学找到了更好的方法——在记忆体中进行计算。
当您查看针对GPU或CPU的最新产品描述时，很明显焦点和市场营销都集中在本地或芯片上包含了多少内存。如果产品可以在本地或芯片上进行几次数据循环，然后再通过主板将数据发送回DRAM或非易失性存储器，那么芯片的工作速度会更快，性能也会更好。有许多巧妙的方法可以提高冯•诺伊曼架构的功耗效率，它们都涉及“近内存”——使内存元素更接近逻辑单元。将不同的芯片紧密地封装在一起，并将更多的内存放在芯片上，这些应用材料都在积极支持。
虽然业界在提高计算的功耗效率方面取得了很大的进步，但生物学已经设计了一种更节能的策略——把数据存放在大脑中，也就是把数据存储在计算的地方。我们要么检查一个典型突触/神经元的权重，要么调整它的值（所有这些工作都是并行的），以驱动生物逻辑。这比在两个不同的芯片之间来回移动数据要省电得多。
作为电子复兴计划(ERI)的一部分，这个由DARPA资助项目的最终目标是使系统超越冯·诺依曼架构，进入“内存计算”。“通过将一个相关的电子元件编程成一个离散的阻值和状态，然后将这些具有不同权重的电子元件相互卷积，我们就可以建立一个近似突触和神经元的系统。”如果我们将内存元素组织成一个数组，我们就可以对元素进行编程，利用正确的工程材料来实现不同的阻值。在这种架构下，我们可以组织许多权重值(基于元素的电阻)，并通过数组将它们相互关联，这让我们更接近生物系统的效率。
在许多方面，挑战并不在于开发架构，而在于开发的材料能使架构可行。应用材料正在通过材料创新来实现神经形态计算，我们的相关电子工作只是诸多应用场景之一。
目前该团队已经做了很多工作，在许多混合材料中准备了超过1800个样品，在评估电特性和探索方向上得到了来自合作方英国哥伦比亚大学、科罗拉多大学、ARM以及Symetrix的鼎立帮助。下面即将缩小项目第二阶段的特定材料系统，期待着在接下来的几个月里再次向大家更新进展。
原文链接：http://blog.appliedmaterials.com/beyond-von-neumann-shift-to-in-memory-compute
