一、基础巩固
阅读下面的文字，完成1～3题。
人工智能为何如此耗费算力？具体而言，在经典的冯·诺伊曼计算机( )中，存储单元和计算单元( )。运算时，需要将数据 ① ；运算后，会把结果写回存储单元。在大数据驱动的人工智能时代，AI运算中数据搬运更加频繁，需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用。当运算能力达到一定程度，由于访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度，因此再增加运算部件也无法得到充分利用，就形成了所谓的冯·诺伊曼“瓶颈”或“内存墙”问题。这就如同一台马力强劲的发动机，却因为输油管狭小而无法产生应有的动力。
2020年伊始，阿里达摩院发布的《2020十大科技趋势》报告显示，在人工智能方面，计算存储一体化，类似于人脑，将数据 ② ，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。然而，计算存储一体化的研究无法( )。
