UND:半个世纪已经过去，算法效率提升有多快？-ODAILY

过去半个世纪，集成电路产业在摩尔定律的指引下飞速发展，算法效率一直保持着大跨度提升。2018年世界上最快的计算机IBMSummit比1945年世界第一台电子计算机ENIAC计算速度提高了近30万亿倍。

然而，随着摩尔定律接近物理极限，芯片研发和生产成本大幅上升，未来依靠算力提升计算性能的空间有限。靠提升计算机硬件性能可能越发难以满足海量计算的需要，未来的解决之道在于提升算法的效率。

MIT的这篇新论文总结了过去80年来，算法效率的提升究竟有多快。

提起算法，它有点像计算机的父母，它会告诉计算机如何理解信息，而计算机反过来可以从算法中获得有用的东西。

算法的效率越高，计算机要做的工作就越少。对于计算机硬件的所有技术进步，以及备受争议的摩尔定律的寿命问题来说，计算机硬件的性能只是问题的一方面。

NEAR将于本月启动夜影协议第一阶段并引入Chunk-Only Producers:9月9日消息，NEAR宣布将于本月启动夜影协议第一阶段并引入Chunk-Only Producers，Chunk-Only Producers仅负责在一个分片中生成区块。NEAR计划引入250至400名Chunk-Only Producers，该阶段预计将于本月下旬启动。

据悉，之后的第二和第三阶段均将于2023年启动，第二阶段会将状态和处理都将完全分片，第三阶段则将实现动态分片，网络将被动态拆分为分片，然后根据资源利用率进行合并，进一步提高网络可扩展性。[2022/9/9 13:20:23]

而问题另一方面则在硬件之外：算法的效率问题。如果算法的效率提升了，对同一计算任务需要的算力就会降低。

虽然算法效率问题可能不太受关注，但你是否注意到，经常使用的搜索引擎是否突然变快了十分之一，而在大型数据集中活动，就感觉就像在泥泞中跋涉一样艰难缓慢。

Compound将于2日后启动多链借贷协议Compound III:8月24日消息，DeFi借贷协议Compound发推称，关于启动Compound III和首先在以太坊上部署USDC的提案现已获得通过，会在2天后启动Compound III。

6月底，Compound Labs向社区发布多链借贷协议Compound III代码库。Compound III的设计考虑到借款人，具有资本效率、Gas效率、安全且易于管理。主要更改包括：Compound III部署具有单一的可借（生息）基础资产、为每个抵押资产设置抵押大小限制、有单独的借款抵押因子和清算抵押因子、风险管理/清算引擎已完全重新设计、直接使用Chainlink进行喂价等。[2022/8/24 12:45:51]

这些都与算法效率有关。

今日Celsius地址已累计向Aave协议偿还6000万枚USDC:7月11日消息，据欧科云链链上天眼监测显示，北京时间19:36:12被OKLink ETH浏览器标记为 Celsius Network 的钱包地址（0x8ace开头）再向 Aave 协议偿还1,000万枚USDC，加上此前偿还的2笔交易，今日已累计偿还6,000万枚USDC。[2022/7/11 2:05:50]

近日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的科学家提出疑问：算法效率的提升速度到底有多快？

关于这个问题，现有数据大部分是叙事性的，其中很大一部分是面向特定算法的案例研究，再把这些研究结果加以推广。

面对实证研究数据的不足，研究团队主要利用了来自57部教科书和1110多篇研究论文的数据，以追溯算法效率提升的历史。

Meta计划针对VR头显推出Meta账号，以取代Facebook账号:7月9日消息，当地时间周四，Meta CEO马克·扎克伯格宣布，下个月起，用户登录Quest时，不再需要Facebook账号。公司计划推出Meta账号，以供用户在VR设备中使用。（科创板日报）[2022/7/9 2:02:00]

其中有些论文的结论中直接给出了新的算法有多高效，有的论文则需要作者使用“伪代码”进行重构。

研究人员总共研究了113个“算法系”，即解决计算机科学教科书中最重要的同一问题的算法集。他们对每个算法族的历史进行了回顾，跟踪每次针对某一问题提出的新算法，并特别注意更高效的算法。

一名狗狗币投资者起诉马斯克并索赔2580亿美元指控后者“实施金字塔计划”:6月17日消息，一名狗狗币投资者当地时间周四将特斯拉CEO马斯克告上法庭，指控后者为支持狗狗币而实施金字塔计划，向其索赔2580亿美元。在一份提交给曼哈顿联邦法院的诉状中，原告Keith Johnson指控马斯克、特斯拉和SpaceX公司“敲诈勒索，吹捧狗狗币并推高其价格，但随后却让其价格暴跌。诉状称，被告人自2019年起就知道狗狗币没有价值，但却大肆宣传以从其交易中获利。马斯克利用他作为世界首富的地位，经营和操纵狗狗币金字塔计划，以获取利润和曝光，并以此为乐。（财联社）[2022/6/17 4:33:08]

图1算法发现和改进。(a)每十年发现的新算法系的数量。(b)已知算法系的比例每十年都有所提高。(c)首次发现时算法系的渐近时间复杂度分类。(d)同一时间复杂度的算法转换到另一个时间复杂度的每年平均概率。在和中“>n3”的时间复杂度表示超过多项式级，但不到指数级。

最早的算法系可追溯到上世纪40年代，每个算法系平均有8个算法，按时间顺序效率逐步提升。为了共享这一发现，团队还创建了“算法维基”页面。

研究人员绘制了图表，标识这些算法族效率提升的速度，重点关注算法分析最多的特征——这些特征往往决定了解决问题的速度有多快。

图2算法系的相对效率提升，使用渐近时间复杂度的变化计算。参考线是SPECInt基准性能。(a)与该系列中的第一个算法相比，四个算法系的历史改进。(b)算法改进对“最近邻搜索”算法系列的输入大小(n)的敏感度。为了便于比较算法改进效果随时间的变化，在图(b)中将算法系和硬件基准的起始时间段对齐。

结果显示，变数很大，但也发现了关于计算机科学变革性算法效率提升的重要信息。即：

1、对于大型计算问题，43%的算法系的效率提升带来的收益，不低于摩尔定律带来的收益。

2、在14%的问题中，算法效率提升的收益远超硬件性能提升的收益。

3、对于大数据问题，算法效率提升收益特别大，因此近年来，这一效果与摩尔定律相比越来越明显。

当算法系从指数复杂度过渡到多项式复杂度时，情况出现了最大的变化。

所谓指数复杂度算法，就像一个人猜密码锁的密码一样。如果密码盘上只有一位数，那么任务很简单。如果像自行车锁一样，表盘是4位数，估计你的自行车很难有人偷得走，但仍然可以一个个试。如果是表盘是50位的，就几乎不可能破解了，需要的步骤太多了。

图3基于渐近时间复杂度计算的110个算法系效率提升的年平均速度分布，其中问题规模为：(a)n=1000，(b)n=100万，(c)n=10亿。硬件性能提升线表示从1978年到2017年，SPECInt基准性能的平均年增长率

这类问题也是计算机面对的难题，随着问题的规模越来越大，很快就会超过计算机的处理能力，这个问题光靠摩尔定律是解决不了的。

解决之道在于找到多项式复杂度的算法。

研究人员表示，随着摩尔定律终结这个话题越来越多地被提及，我们需要将未来的解决方案的重点放在算法的效率提升上。

图4前导常数在算法性能提升中的重要性评价

研究结果表明，从历史上看，算法效率的提升带来的收益是巨大的。不过二者之间存在着频度的差异，摩尔定律带来的提升是平滑而缓慢的，而算法效率的提升是阶梯式的跃进，但出现没那么频繁。

本文通讯作者尼尔·汤普森说：

这是业界第一篇说明算法效率提升速度的论文。通过我们的分析，可以得出算法改进后，使用同样的算力可以完成多少任务。

随着问题的规模不断增大，比如达到数十亿或数万亿个数据点，算法效率的提升带来的收益，比硬件性能的提升更重要，而且重要得多。

在我们开始逐步为算力不足发愁的时代，在摩尔定律越来越显出疲态的今天，这一发现可能为未来解决超大型计算问题开辟一条新的思路。

参考链接：

https://news.mit.edu/2021/how-quickly-do-algorithms-improve-0920

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9540991

编辑：星际视界Sue

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