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フォン・ノイマン型コンピューティングは、プログラムとデータを同じメモリに格納して順次処理するコンピュータの基本構造です。現代のCPUやGPUの基礎でありAI処理の土台ですが、データ転送のボトルネックが存在するため次世代の脳型コンピューティングへの進化が進められています。
フォン・ノイマン型コンピューティングとは
一言でいうと、プログラムとデータを同じ記憶装置に保存し、制御装置が一つずつ命令を読み出して実行するコンピュータの基本アーキテクチャです。
詳しく解説
ジョン・フォン・ノイマンによって提唱されたこの方式は、演算装置、制御装置、記憶装置、入力装置、出力装置の5つの基本要素から構成されます。現代のCPUやGPU、さらにはAI処理を支えるディープラーニングのハードウェアも基本的にはこの仕組みを踏襲しています。すべての計算とデータがメモリとプロセッサの間を往来するため、構造がシンプルで汎用性が高いことが最大の特徴であり重要性です。
具体例・使われ方
AIの分野において、LLMの推論処理や画像認識を行う際に、GPU上のプロセッサがメモリからニューラルネットワークの重みパラメータや入力データを読み込み、演算を実行するプロセスがこのフォン・ノイマン型コンピューティングに基づいています。
似た用語との違い
混同されやすい概念として「脳型コンピューティング」や「ニューロモーフィック・チップ」があります。フォン・ノイマン型がメモリとプロセッサを分離して順次処理するのに対し、脳型は記憶と演算を一体化して並列処理を行う点が大きく異なります。
注意点
最大の問題点は、プロセッサとメモリ間のデータ転送速度が処理速度の限界を決めてしまうフォン・ノイマン・ボトルネックです。AIモデルの大規模化に伴い電力消費が増大する点にも注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月15日 23:51