Кратко и по делу — сравнение по четырём аспектам, с примерами задач.
1) Производительность
- Фон Неймана (единая память): простая модель, удобна для ОС и динамических задач, но подвержена «бутылочному горлышку фон Неймана» — объединённая шина/канал для инструкций и данных ограничивает параллельный доступ. В реальном устройстве это снижает пиковую пропускную способность передачи инструкций и данных.
- Гарвардская (разделённая память/шины для кода и данных): позволяет одновременно читать инструкцию и данные, уменьшает конфликт доступа и упрощает конвейеризацию — в пиковых условиях это даёт выигрыш в пропускной способности (приближённо до $\approx 2\times$ по каналам памяти по сравнению с простой общей шиной). Модифицированные Harvard-архитектуры с кэшем часто дают лучшие показатели латентности и устойчивость конвейера.
2) Безопасность
- Фон Неймана: единая память делает возможным исполнение данных (например, выполнение внедрённого кода из стека), поэтому уязвим к классам атак типа code injection/execution. Современные реализации применяют NX-биты, ASLR и привязку прав, но модель сама по себе не защищает от исполнения данных.
- Гарвардская: разделение кода и данных по аппаратной реализации препятствует прямому исполнению данных (нет пути «загрузить данные как инструкцию»), что повышает безопасность против некоторых атак. Однако это не панацея — возможны обходы (если есть управляющие интерфейсы, DMA или уязвимости в загрузчике). Встраивая Harvard можно снизить риск исполнения данных аппаратно.
3) Применимость к встроенным системам
- Гарвардская лучше для встроенных и жестких реального‑времени систем: микроконтроллеры и DSP (PIC, AVR, многие специализированные DSP) используют Harvard или модифицированный Harvard для детерминированной задержки, предсказуемости и высокой пропускной способности при обработке сигналов.
- Фон Неймана подходит для более общих встроенных систем с ограничениями памяти и потребностью в гибкости (динамическая загрузка, модульность), где экономия аппаратной сложности важнее максимальной пропускной способности.
4) Применимость к параллельным системам
- Гарвардская модель (особенно с множеством банков памяти и отдельными портами) облегчает параллелизм на уровне отдельных ядер/конвейеров, снижая конфликты доступа. Поэтому многие ускорители и DSP-буферы, а также архитектуры типа VLIW/процессоры потоков используют разделение.
- Для многопроцессорных/многозадачных систем с общей рабочей нагрузкой единая модель памяти упрощает программирование и согласованность данных (shared memory). Но для масштабируемости и высокой пропускной способности обычно вводят сложные кэш‑коherency и межсоединения.
5) Конкретные примеры задач и предпочтение архитектуры
- Предпочтительнее Гарвард:
- Реальная обработка сигналов (FIR/IIR фильтры, FFT) в реальном времени — требуется стабильная высокая пропускная способность и детерминированная латентность (DSP).
- Встроенные контроллеры с жёсткими требованиями по времени (контроллеры двигателей, аудио/видео кодеки).
- Аппаратные ускорители и специализированные ядра, где важен параллельный доступ к коду и данным (SIMD/DSP).
- Предпочтительнее фон Неймана (или унифицированная память):
- Общие вычислительные задачи под ОС: серверы, десктопы, мобильные устройства — гибкость, динамическая загрузка, виртуальная память.
- Приложения с динамическим кодом (JIT-компиляция), интерпретаторы, среды исполнения.
- Многопроцессорные и многоядерные системы общего назначения, где важна простота программирования и разделяемая адресная пространство.
Краткое резюме:
- Гарвард даёт преимущество по пропускной способности и аппаратной защите исполнения данных, отлично подходит для специализированных, реального‑времени и параллельных ускорителей.
- Фон Неймана даёт гибкость, простоту программирования и совместимость с ОС и динамическими приложениями, но требует дополнительных мер безопасности и оптимизаций памяти для достижения высокой производительности.