%0 Journal Article
%T 墙的另一面—图灵模型更深层次的思考
%A 李奕权
%A 郑利龙？
%J 计算机科学
%D 2011
%X 最近几年，计算机体系迈向多处理器结构道路。然而，冯诺曼机器主导的多核结构，令我们处在存储墙错误的一面。地址参数引入的冗余，降低了处理器的效率，成为图灵一冯诺曼模型的致命要害。对图灵模型作更深一层思考，以信息变换统一了冯诺曼机器程序变换和神经网络变换，分析了两种变换的异同及其优劣。提出以微核为基础，并按变换的成熟程度，向灵活的可编程的冯氏机器或高速的神经网络分化。模拟生物神经系统的进化，构建为人们服务的智能机器。201。年9月15日，美国波士敦的高性能嵌入式计算(hpec)研讨会上，耳卜鲁大学的欧亨尼奥·卡鲁塞伊罗教授发表了一个基于人类视觉系统的高性能计算机“神经流”(neuflow)，其体系结构利用了与本文的仿生电脑十分相似的概念。
%K 仿生电脑
%K 体系结构
%K 图灵机
%K 冯诺曼机器
%K 神经网络
%K 信息变换
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=110968&flag=1