在人工智能技术飞速发展的当下，大型模型对海量数据的依赖程度不断加深，传统计算机架构的局限性日益凸显。其中，内存与处理能力分离的冯·诺依曼架构，正因“内存墙”问题成为制约人工智能发展的关键瓶颈。这一架构下，数据在内存与处理器间频繁传输，不仅消耗大量时间，更导致能源效率低下，成为亟待突破的技术难题。
冯·诺依曼架构自1945年提出以来，长期主导计算机设计领域。然而，随着语言处理模型规模在四年内激增5000倍，其内存容量与处理速度失衡的缺陷愈发突出。计算机工程师将这种性能瓶颈形象地称为“内存墙”——数据传输需求远超内存带宽，导致系统整体效率大幅下降，尤其在运行大型人工智能模型时，能源消耗问题尤为严峻。
针对这一挑战，科研团队提出了一种革命性解决方案：借鉴人脑运作机制，构建内存与处理能力深度融合的新型计算机架构。这种被称为“内存计算”（Compute-in-Memory，CIM）的技术，通过将计算单元直接嵌入内存系统，从根源上减少数据传输需求。研究指出，CIM架构可显著提升处理效率，为突破“内存墙”提供可行路径。
算法层面，研究团队采用脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNN）作为核心模型。尽管SNN曾因速度与精度不足备受质疑，但近年通过算法优化与硬件适配，其性能已实现质的飞跃。这种模拟人脑神经元脉冲传递方式的算法，与CIM架构形成完美互补，进一步降低了系统能耗。
该技术的潜在应用场景广泛。科研人员认为，通过整合内存与计算功能，人工智能设备可摆脱对数据中心的依赖，实现自主运行。例如，医疗监测设备可延长电池续航时间，交通运输系统能提升实时决策能力，无人机则可搭载更复杂的算法执行任务。这种低功耗、高效率的设计，为人工智能向边缘端渗透创造了条件。
研究团队强调，降低能源消耗是人工智能从实验室走向实际应用的关键。当前技术路径下，设备体积与能耗的矛盾制约着人工智能的普及，而CIM架构与SNN算法的结合，有望推动技术向更便携、更经济的方向发展。这一突破不仅为计算机架构设计提供了新思路，更为人工智能在多领域的深度应用奠定了技术基础。
