現在のコンピュータのほとんどは「ノイマン型」と呼ばれるアーキテクチャで実現されています。

　ノイマン型アーキテクチャは、メモリにデータを記憶し、そのデータを処理する際にはデータをプロセッサに移動して処理をし、結果をまたメモリに移動して保存する、という仕組みになっています。

　データはつねにメモリとプロセッサのあいだをつなぐ「バス」を通じて行き来しなければならないため、大量のデータを高速に処理しようとしてもこのバスの部分の帯域や速度がボトルネックになり、一定以上の性能向上が難しくなります。

　ノイマン型のコンピュータはこのバスによるボトルネック、いわゆる「フォン・ノイマン・ボトルネック」から逃れられません。

　そこで大量のデータをより高速に処理するため、フォン・ノイマン・ボトルネックを本質的に持たない非ノイマン型のコンピュータの開発に多くの企業が乗り出しています。

100万個の相変化メモリから構成される非ノイマン型マシン

　IBM Researchは、100万個の相変化メモリ（Phase Change Memory）から構成された、メモリ群自身が演算能力を持つ非ノイマン型コンピュータのプロトタイプで機械学習を行うデモンストレーションを行ったと発表しました。

　相変化メモリデバイスは、ゲルマニウムアンチモンテルル化物合金を2つの電極ではさんだもの。

　このデバイスに小さな電流を加えると熱が発生し、非結晶の状態から結晶状態へと変化します。こうした動的な性質を用いて演算（新野注：おそらく機械学習における閾値の変化のようなものと想像されます）を行うと説明されています。