半个世纪已经过去，算法效率提升有多快？

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。

蚂蚁链隐私协作平台AntChain FAIR引入基于零知识证明的可验证计算技术:7月8日消息，在2023世界人工智能大会全球区块链产业高峰论坛上，蚂蚁链宣布隐私协作平台AntChain FAIR进行全新架构升级，引入零知识证明（ZKP）为核心的可验证计算技术，从可信数据流转拓展到计算过程、数据属性以及身份的可验证。此外蚂蚁链FAIR在可信计算架构中加入新型零知识证明虚拟机zkWASM，实现指令级别的可证明特性，可以依托 WASM 多语言生态将多种前端语言编写的算法程序进行证明转化，而无需关心底层复杂的算法细节，提升开发应用的友好性。

FAIR 是蚂蚁链面向数据流转推出的隐私协作平台，综合了区块链和隐私计算的优势，协作流程由智能合约驱动，数据流转由隐私计算引擎来解决，并通过区块链技术确权，登记和交易共识，可以解决数据流通过程中，数据共享与隐私保护之间的天然矛盾。目前 FAIR 已经在杭数交、贵数所等多家数据交易所得到应用。[2023/7/8 22:25:31]

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。

21Shares：Q1以太坊链上结算金额达3.01万亿美元:金色财经报道，据数字资产和加密ETP提供商21Shares近日在社交媒体披露数据显示，以太坊仍是Layer 1区块链领导者，目前占据70%的DeFi市场份额和54%的NFT市场份额。2023年第一季度以太坊链上处理的交易额已接近支付巨头Visa，数据显示上季度以太坊结算金额达到3.01万亿美元，而Visa的结算金额为3.08万亿美元。合并极大地改变了以太坊的货币政策，将每日发行量减少了88%以上。与此同时，EIP-1559已经销毁了超过330万枚ETH（价值60亿美元）。[2023/5/28 9:47:23]

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。

任煜男：香港证监会将仅批准部分“高流动性”加密货币进行零售交易其目的是为保护散户投资者:1月12日消息，香港证券及期货事务监察委员会新任行政总裁梁凤仪（Julia Leung）在亚洲金融论坛上表示，6月对虚拟资产服务提供商实施新发牌规则生效后，面向散户投资者的虚拟资产交易将仅限于部分“高流动性”加密货币产品。

对此欧科云链控股(01499.HK)公司执行董事、董事局主席兼行政总裁任煜男表示：单纯禁止散户投资者参与交易可能会迫使散户转向当地司法管辖区以外不受监管的平台，使散户面临更大的风险，香港证监会将仅批准部分“高流动性”加密货币进行零售交易其目的是为保护散户投资者。如果散户参与交易效果好，香港有可能将继续逐步放低交易门槛，让更多用户参与虚拟资产交易。（南华早报）[2023/1/12 11:08:10]

这些都与算法效率有关。

美联储卡什卡利：继续加息将对经济踩刹车，使衰退更可能发生:8月19日消息，美联储卡什卡利表示，随着我们继续加息，这将对经济踩刹车，使衰退更有可能发生。目前不认为美国经济处于衰退。如果美国超出了其债务能力，长期利率和长期通胀预期将会高得多。我们迫切需要降低通胀。我们要做更多的工作来降低通胀。不知道我们是否能避免衰退。美联储知道如何控制通胀，问题是，我们能否在不出现衰退的情况下做到这一点。[2022/8/19 12:34:55]

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。

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。

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

标签：FAIRFAI以太坊AIRWFAIR价格FAIRMOON以太坊最新价格Tairyo Inu

以太坊热门资讯