在人工智能技術飛速發展的當下，大型模型對海量數據的依賴程度不斷加深，傳統計算機架構的局限性日益凸顯。其中，內存與處理能力分離的馮·諾依曼架構，正因“內存墻”問題成為制約人工智能發展的關鍵瓶頸。這一架構下，數據在內存與處理器間頻繁傳輸，不僅消耗大量時間，更導致能源效率低下，成為亟待突破的技術難題。

馮·諾依曼架構自1945年提出以來，長期主導計算機設計領域。然而，隨著語言處理模型規模在四年內激增5000倍，其內存容量與處理速度失衡的缺陷愈發突出。計算機工程師將這種性能瓶頸形象地稱為“內存墻”——數據傳輸需求遠超內存帶寬，導致系統整體效率大幅下降，尤其在運行大型人工智能模型時，能源消耗問題尤為嚴峻。

針對這一挑戰，科研團隊提出了一種革命性解決方案：借鑒人腦運作機制，構建內存與處理能力深度融合的新型計算機架構。這種被稱為“內存計算”（Compute-in-Memory，CIM）的技術，通過將計算單元直接嵌入內存系統，從根源上減少數據傳輸需求。研究指出，CIM架構可顯著提升處理效率，為突破“內存墻”提供可行路徑。

算法層面，研究團隊采用脈沖神經網絡（Spiking Neural Networks，SNN）作為核心模型。盡管SNN曾因速度與精度不足備受質疑，但近年通過算法優化與硬件適配，其性能已實現質的飛躍。這種模擬人腦神經元脈沖傳遞方式的算法，與CIM架構形成完美互補，進一步降低了系統能耗。

該技術的潛在應用場景廣泛。科研人員認為，通過整合內存與計算功能，人工智能設備可擺脫對數據中心的依賴，實現自主運行。例如，醫療監測設備可延長電池續航時間，交通運輸系統能提升實時決策能力，無人機則可搭載更復雜的算法執行任務。這種低功耗、高效率的設計，為人工智能向邊緣端滲透創造了條件。

研究團隊強調，降低能源消耗是人工智能從實驗室走向實際應用的關鍵。當前技術路徑下，設備體積與能耗的矛盾制約著人工智能的普及，而CIM架構與SNN算法的結合，有望推動技術向更便攜、更經濟的方向發展。這一突破不僅為計算機架構設計提供了新思路，更為人工智能在多領域的深度應用奠定了技術基礎。