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题名墙的另一面——图灵模型更深层次的思考
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作者
李奕权
郑利龙
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机构
中山大学软件学院
城市大学电子工程学系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第9期282-287,共6页
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基金
香港特区政府科技发展局专利申请资助
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文摘
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-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。2010年9月15日,美国波士敦的高性能嵌入式计算(HPEC)研讨会上,耶鲁大学的欧亨尼奥.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。
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关键词
仿生电脑
体系结构
图灵机
冯诺曼机器
神经网络
信息变换
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Keywords
Pseudo-organic computer
System architecture
Turing machine
Von neumann machine
Neural network
Information transfer
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分类号
TP303
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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