面向人工智能的非冯诺依曼计算架构主要聚焦()A. 计算B. 智能C. 通讯D. 内存和存储

非冯诺依曼计算架构主要针对传统冯诺依曼架构的瓶颈进行改进，其中内存和存储是关键瓶颈之一。传统冯诺依曼架构中，数据处理和存储是分离的，数据需要在处理器和内存之间频繁传输，这导致了所谓的“内存墙”问题。在面向人工智能的计算架构中，通过优化内存和存储系统，可以显著提高数据处理效率和计算性能。