哈佛模型计算机是一种 将程序指令储存和数据储存分开的存储器结构。它有两个明显的特点：
使用两个独立的存储器模块 ，分别存储指令和数据，每个存储模块都不允许指令和数据并存。使用独立的两条总线
，分别作为CPU与每个存储器之间的专用通信路径，而这两条总线之间毫无关联。
这种结构使得指令和数据可以同时进行，从而提高了数据处理速度。在数字信号处理等需要较大运算量和较高运算速度的应用中，哈佛结构通常表现较好。
然而，哈佛结构也有一些局限性：
存储器资源浪费：
在通用计算机系统中，由于应用软件的多样性和频繁的代码与数据存储器重新分配，哈佛结构可能会导致高达50%的存储器资源浪费。
信息流瓶颈：
指令和数据共享同一总线，使得信息流的传输成为限制计算机性能的瓶颈，影响了数据处理速度的提高。
综上所述，哈佛模型计算机在特定应用场合（如数字信号处理）中表现优秀，但在通用计算机系统中可能因存储器资源浪费和信息流瓶颈而不占优势。因此，在选择计算机结构时，需要根据具体应用场景和需求进行权衡。