1. 能源消耗：随着计算变得越来越复杂并且需要更多的数据，计算架构必须找到方法来最大限度地减少能源消耗以降低成本并使数据处理更具可持续性。
2. 内存带宽：计算架构面临的最大挑战之一是内存系统的带宽。计算机处理器在处理大型数据集时需要高带宽才能达到最佳性能。
3. 数据隐私和安全：随着计算架构的进步和更多数据的处理，保持数据安全变得更具挑战性。需要更强大的加密和安全措施来保护敏感数据免遭未经授权的访问。
4. 广泛采用：即使在计算架构方面取得了进步，采用率也可能很慢。该领域的一个重大挑战是让行业和消费者相信该技术的潜在影响。
5. 复杂性和定制化：计算架构涉及混合多个软件和硬件组件，创建一个既易于使用又可同时针对特定应用程序定制的产品是一个挑战。
6. 可扩展性：计算架构必须能够有效地扩展以处理更大的数据处理需求。必须考虑相关计算资源的管理、分配和部署以实现可扩展性。
7. 硬件设计：设计适合当代计算的硬件需要使用最新的制造技术，这可能很昂贵。
8. 标准化：与计算架构相关的设计、流程和设备缺乏统一性。标准化将有助于减少这种差异并确保对硬件和软件问题做出快速一致的响应。
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