计算机架构是计算机系统的骨架，它定义了计算机系统的组成部分及其相互之间的连接和交互方式。从早期的简单计算设备到如今的超级计算机，计算机架构经历了巨大的变革，每一次演进都推动了计算机性能的大幅提升和应用领域的拓展。
早期的计算机架构较为简单，以冯・诺依曼架构为代表，其基本组成包括运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。运算器负责数据的运算，控制器协调各部件的工作，存储器用于存储数据和程序，输入输出设备则实现计算机与外部世界的交互。这种架构奠定了现代计算机的基础，但其数据和指令共享同一总线的设计，在一定程度上限制了计算机性能的进一步提升。
随着技术的发展，出现了哈佛架构。哈佛架构将数据和指令存储在不同的存储器中，拥有独立的数据总线和指令总线，使得数据和指令可以同时进行读写操作，大大提高了计算机的运行速度。这种架构在数字信号处理等对数据处理速度要求较高的领域得到了广泛应用。
在处理器架构方面，单核处理器逐渐向多核处理器发展。多核处理器通过在一个芯片上集成多个处理核心，实现了并行计算，显著提升了计算机的多任务处理能力和整体性能。同时，为了提高处理器的性能，还采用了超线程技术、缓存技术等。超线程技术允许一个物理核心模拟多个逻辑核心，在同一时间内处理多个线程，提高了处理器的利用率；缓存技术则通过在处理器内部设置高速缓存，减少处理器访问内存的次数，加快数据的读取速度。
计算机架构的发展还体现在存储架构和网络架构上。在存储架构方面，从传统的机械硬盘逐渐向固态硬盘（SSD）转变。固态硬盘具有读写速度快、能耗低、抗震性强等优点，大大提升了计算机的存储性能。同时，为了满足大规模数据存储的需求，出现了存储区域网络（SAN）和网络附加存储（NAS）等存储架构，实现了数据的集中存储和管理。在网络架构方面，从早期的以太网发展到如今的高速光纤网络和无线网络，网络带宽不断增加，延迟不断降低，为计算机之间的高速通信和数据传输提供了保障。
当前，计算机架构正朝着更加智能化、节能化和异构化的方向发展。人工智能技术的发展促使计算机架构在设计上更加注重对人工智能算法的支持，出现了专门用于人工智能计算的芯片和架构，如英伟达的 GPU 架构和谷歌的 TPU 架构。节能化则是为了应对计算机能耗不断增加的问题，通过采用新的材料和设计技术，降低计算机各部件的能耗。异构化架构则将不同类型的处理器，如 CPU、GPU、FPGA 等集成在一起，充分发挥各处理器的优势，实现更高效的计算。
