1. Energiafogyasztás: Mivel a számítások egyre bonyolultabbak és több adatot igényelnek, a számítási architektúrának módot kell találnia az energiafogyasztás minimalizálására a költségek csökkentése és az adatfeldolgozás fenntarthatóbbá tétele érdekében.
2. Memória sávszélesség: A számítási architektúra egyik legnagyobb kihívása a memóriarendszer sávszélessége. A számítógépes processzoroknak nagy sávszélességre van szükségük a maximális teljesítmény eléréséhez nagy adatkészletek kezelésekor.
3. Adatvédelem és biztonság: Ahogy a számítási architektúra fejlődik és egyre több adatot dolgoznak fel, az adatok biztonságának megőrzése egyre nagyobb kihívást jelent. Erősebb titkosításra és biztonsági intézkedésekre van szükség az érzékeny adatok illetéktelen hozzáféréstől való védelme érdekében.
4. Széles körben elterjedt alkalmazása: Még a számítási architektúra fejlődése ellenére is lassú lehet az elfogadási arány. Jelentős kihívás ezen a területen az ipar és a fogyasztók meggyőzése a technológia lehetséges hatásáról.
5. Bonyolultság és testreszabhatóság: A számítási architektúra több szoftver- és hardverkomponens összekeverését foglalja magában, így egy olyan termék létrehozása, amely egyszerre könnyen használható és egyedi alkalmazásokhoz testreszabható, kihívást jelent.
6. Skálázhatóság: A számítási architektúrának képesnek kell lennie a hatékony skálázásra a nagyobb adatfeldolgozási követelmények kezelésére. A skálázhatóság érdekében figyelembe kell venni a kapcsolódó számítási erőforrások kezelését, elosztását és telepítését.
7. Hardver tervezés: A kortárs számításokhoz alkalmas hardver tervezése a legújabb gyártási technikák használatát igényli, ami költséges lehet.
8. Szabványosítás: Hiányzik az egységesség a tervezésben, a folyamatokban és a számítási architektúrával kapcsolatos berendezésekben. A szabványosítás segíthet csökkenteni ezt az eltérést, és gyors és következetes választ biztosítana a hardver- és szoftverproblémákra.
Megjelenés dátuma: