2018年了，互聯網人的探照燈都掃向人工智能、物聯網、智能硬件...
但是在摸寶前，發起這一切革命的源頭，計算機，它還遠未演進到它真正的終極形態。
最早的計算機器僅內含固定用途的程序，例如一個計算器僅有固定的數學計算程序，它不能拿來當作文字處理軟件，更不能拿來玩遊戲。簡單來說，就是它的運算程序是固定的，無法更改。
馮·諾伊曼在上個世紀的40年代提出的革命性馮·諾伊曼結構，藉由創造一組指令集結構，並將所謂的運算轉化成一串程序指令的運行細節。把運算程序存在機器的存儲器中，程序設計員只需要在存儲器中尋找運算指令，機器就會自行計算，這樣就不必每個問題都重新編程。
從此，它不再是死的，固定用途的計算器，而是可以自由編程的計算機了！
這其中革命性的新思想就是存儲器概念的提出，可以變更的程序和數據都放在存儲器裡，所謂的馮·諾伊曼結構也叫存儲程序型電腦。
而如果你知道現代計算機依然沿用著上個世紀40年代提出的馮·諾伊曼結構，這種將存儲設備與中央處理器分開的所謂存儲程序計算機，它發展到今天，有個非常搞笑的情況，或者說天然缺陷：
CPU，即中央處理器異常強大，它根本喂不飽，大部分時間都在等待內存搬進搬出數據和指令。
阮一峰在他的博客裡解釋CPU寄存器和內存的速度差異的時候，寫到：
以3GHz的CPU為例，電流每秒鐘可以振盪30億次，每次耗時大約為0.33納秒。光在1納秒的時間內，可以前進30釐米。也就是說，在CPU的一個時鐘週期內，光可以前進10釐米。因此，如果內存距離CPU超過5釐米，就不可能在一個時鐘週期內完成數據的讀取，這還沒有考慮硬件的限制和電流實際上達不到光速。相比之下，寄存器在CPU內部，當然讀起來會快一點。
我們敬畏的宇宙最大的光速，在這裡也成了限制！
而為了應對這種情況，現代計算機的存儲器成為了一個多層次的架構。
CPU寄存器-CPU緩存-內存-硬盤-雲端存儲。從10毫秒到1納秒的延遲....這個差距，跳躍了幾個數量級！
每一級的速度、硬件實現、成本都不同，越往上速度越快、容量越小、成本越高。就像一個逐漸升高的階梯，數據和指令都要一級一級地攀爬。如果誰能將這個階梯削平，統一成一個跟得上CPU的高速率，他將真正名垂青史。
而在這個階梯裡，即使隨便統一兩個三個階梯，創造的效益和帶來的市場機會，也難以想象的巨大！
比如內存和硬盤，DRAM內存作為易失性存儲，需要不斷刷新，斷電就會丟失數據，機械硬盤和固態硬盤作為非易失性存儲，斷電不丟失數據，容量大、成本低、速度卻小得多，業界的努力方向就是將DRAM內存和硬盤統一，目前也是最有希望的方向。
比如intel推出的 Optane 傲騰，就是介於內存和SSD硬盤的一箇中間形態。不像內存一樣斷電就丟失數據，卻能夠接近內存的讀取速度。並非普通的SSD，雖然目前其外型依然以SSD的形式封裝。Intel Optane 傲騰一經推出，就引發了數據中心的存儲換代風潮。
Intel 的官方說明裡，使用了3D Xpoint 技術的Optane ，有著比肩DRAM內存的速度，比使用了NAND顆粒的固態硬盤速度提高了1000倍。同時也具備固態硬盤常用的NAND顆粒斷電不丟失數據的特性，而同樣容量價格卻比DRAM內存小得多，與NAND看齊。
Optane 傲騰 目前還只推出了第一代，假以時日，它若可以取代內存，在消費級PC上將內存和硬盤統一，在聯想電腦上你就可以看到極大地性能提升。遠比CPU的更新要給力。
最後總結一下，計算機的未來演進方向，一個是馮·諾伊曼架構下消除多級存儲器的速率和容量差異，還有一個，就是徹底顛覆馮·諾伊曼架構，比如量子計算機、神經計算機，目前它們也已初具雛形。這一部分，下一篇文章我們再來細談。
閱讀更多 聯想 的文章
