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冯。诺依曼型计算机的缺点及改进方法
从计算机诞生那天起，冯.诺依曼体系结构占据着主导地位，几十年来计算机体系结构理论并没有新理论出现。随着计算机应用范围的迅速扩大，使用计算机解决的问题规模也越来越大，因此对计算机运算速度的要求也越来越高。然而由于传统冯.诺依曼计算机体系结构天然所具有的局限性，从根本上限制了计算机的发展。
冯。诺依曼计算机有四个主要部分：中央处理器、存储器、接口电路和外部设备，各部分之间的互连总线有：地址总线、控制总线、双向数据线和输入输出线。电脑的信息数据采用二进制进行编码，将数据输入电脑时，是一个一个地按地址对号先后入座，经计算、处理，然后输出结果，而不是将数据同时输入电脑。这种串行方式比并行方式所需的各部件之间的互联线数目大大减少，从而简化了电路，使目前超大规模集成电路得以实现。但是，却使电脑丧失了实时处理的能力，因为，串行方式延长了数据输入和处理的时间，从而限制了电脑的计算处理速度，这就是现在冯。诺依曼型计算机所面临的"瓶颈"问题。
冯。诺依曼型计算机以存储程序原理为基础，指令与数据混合存储，程序执行时，CPU在程序计数器的指引下，线性顺序地读取下一条指令和数据，以运算器为中心，这就注定了其本质特点是线性或是串行性。这主要表现在指令执行的串行性和存储器读取的串行性两个方面。所以我认为冯。诺依曼结构体系的“瓶劲”问题主要还是因为串性。
我认为改善此问题的出路是使用并行技术，在指令运算处理及数据存储上都巧妙地运用并行技术。比如：存储器的访问不再用片选控制，而是可以任意地访问单元，在读写数据时用原子操作或事务处理的思想保证数据的一致性。
目前对冯诺依曼结构瓶颈对策的系统“哈佛系统”。哈佛结构是使用两个独立的存储器模块，分别存储指令和数据，每个存储模块都不允许指令和数据并存，以便实现并行处理。中央处理器首先到程序指令存储器中读取程序指令内容，解码後得到数据地址，再到相应的数据存储器中读取数据，并进行下一步的操作。程序指令存储和数据存储分开，可以使指令和数据有不同的数据宽度。
哈佛结构的微处理器通常具有较高的执行效率。其程序指令和数据指令分开组织和存储的，执行时可以预先读取下一条指令。具有一条独立的地址总线和一条独立的数据总线，利用公用地址总线访问两个存储模块(程序存储模块和数据存储模块)，公用数据总线则被用来完成程序存储模块或数据存储模块与CPU之间的数据传输。两条总线由程序存储器和数据存储器分时共用。与冯。诺依曼结构处理器比较，哈佛结构处理让取指令和存取数据分别经由不同的存储空间和不同的总线，使得各条指令可以重叠执行，这样，也就克服了数据流传输的瓶颈，提高了运算速度。
解救冯。诺依曼结构体系的“瓶劲”问题，还可以利用“光子技术”。在光子计算机中，光处理器利用光的高速和无干扰性，使用光学元件构成处理器。
在光电脑中，同电气布线相比较，由于光的频率高，故可高速传递信息，而且还可利用多重波长，信息二维并列传送等，使信息传递能力大大提高。作为电脑的前处理技术更有模拟光计算，并列数字光计算等。光纤方法有极好的并行性，能够同时并行处理二维信息，实现三维并行互连及并行处理，能克服冯·诺依曼结构的电子电脑的瓶颈效应，特别有利于图像信息的处理、传输。用光学方法可演示神经网络的图像识别和复原的功能，具备并列信息处理、学习、自组织化机能的光神经网络正在研发中，尽管现在还处于初期的试验阶段。由于光能够进行并列处理，并且无需阻抗匹配和无需布线回路，故可进行高速信号调制等。这些优异的特点，超过了以前电气布线的极限，使高速处理系统得以实现。
除此之外，并行计算机、数据流计算机以及量子计算机等都将逐渐克服冯·诺依曼结构上的缺陷。
