计算机构造是数字系统的物理基石，从冯·诺依曼架构的经典范式，到现代异构计算平台的突破，其核心围绕“存储 - 运算 - 交互”三角架构展开。中央处理器（CPU）作为运算核心，历经指令集架构迭代（如x86、ARM的分化演进）、制程微缩（从微米级到纳米级晶体管的密度跃迁），驱动算力呈指数级增长；内存系统则通过分层存储架构（寄存器、高速缓存、主存、外存的 latency - capacity 平衡），破解数据访问的效率瓶颈；输入输出子系统依托总线协议（PCIe、USB等）与外设协同，构筑硬件与外界的交互桥梁。
异构计算时代，GPU、FPGA、ASIC等专用芯片的加入，重构了计算架构的“分工图谱”——CPU统筹逻辑调度，GPU专攻并行渲染与矩阵运算，FPGA适配低延迟定制化任务，三者在边缘计算、AI训练等场景中形成算力互补矩阵，推动硬件设计从“通用单核霸权”向“专用多核协同”进化。
计算机技术的疆域远超硬件边界，算法与软件定义着系统的智能上限。操作系统作为硬件资源的抽象层，通过进程调度、内存管理、文件系统，将物理硬件转化为可被程序调用的逻辑资源；编译技术则架起“人类代码 - 机器指令”的翻译桥梁，编译器优化（如指令级并行、循环展开）直接影响程序执行效率。
在智能计算浪潮中，体系结构 - 算法协同设计成为技术突破的关键：神经网络处理器（NPU）针对CNN、Transformer等模型的计算特征，定制数据流与存储访问模式；量子计算技术则以qubit为基元，探索超越经典图灵机的算力维度，其算法（如Shor因式分解、Grover搜索）正在重塑密码学与优化问题的解决逻辑。此外，分布式计算、边缘计算等范式，通过网络拓扑与节点协同，拓展着计算资源的时空边界。
计算机构造与计算机技术并非割裂的二元体，而是相互定义、迭代升级的共生系统。硬件创新（如3D堆叠存储、Chiplet封装）为软件技术解锁更大运行空间，而算法需求（如大模型训练）反向倒逼硬件架构革新（如存算一体芯片的研发）。这种“需求 - 供给”的螺旋上升，催生出端 - 边 - 云协同的全域计算生态：终端设备依赖低功耗异构架构支撑AI推理，边缘节点通过轻量化硬件+边缘算法实现实时决策，云端数据中心则以大规模集群+分布式技术处理海量训练任务。
从冯·诺依曼机的雏形到量子 - 经典混合计算的探索，计算机构造与技术的演进始终指向同一个命题：如何以更高效、更智能、更泛在的方式，破解人类对数据处理与逻辑推理的无限需求。这一征程中，每一次硬件架构的突破、每一项算法的革新，都在为数字世界的下一次跃迁埋下伏笔。