인지 적 처리 작업은 이러한 데이터를 효율적으로 처리가 매우 중요하고, 오늘날의 컴퓨터 아키텍처는 폰 노이만 아키텍처를 실행하는 데 사용되는 가장 큰 도전 중 많은 양의 데이터를 처리하게하는 방법 데이터, 매우 많은 양을 필요로하지만, 때문에 폰 노이만 아키텍처 프로세서 및 메모리, 및 데이터 전송 사이에서 데이터 전송의 많은 양을 필요 AI 애플리케이션의 구현은 낮은 성능의 결과로, 많은 자원을 소비한다.
IBM의 새로운 아키텍처는 폰 노이만 머신 반복 향상된 정확성을 담당하면서 계산 메모리 유닛, 컴퓨팅 많은 작업을 담당하는 계산 라인 메모리 유닛에 결합 된 원래의 폰 노이만 아키텍쳐를 통해 제시되며, 따라서 시스템은 높은 정확도를 가지고 속도와 양의 고성능 장점.
메모리가 아키텍처의 수단에있어서, IBM 효율적으로 대량의 데이터를 처리 할 수 있고, PCM은 특성 빠른 읽기 및 쓰기 속도에 의해, (상 변화 메모리, PCM) 상 변화 메모리를 사용하고, CPU에 데이터를 송신하지 않아도, 구현의 속도가 크게 개선 될 자원 소비를 줄일 수 있습니다.
IBM은이 아키텍처는 지금 에너지의 폰 노이만 아키텍처를 주요 도전을 극복, 전체 정확도를 희생하지 않고, 메모리의 종류를 계산하여 수행 할 수 있다고 말했다.