作者：李奕权 郑利龙仿生电脑体系结构图灵机冯诺曼机器神经网络信息变换
摘要：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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