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。
HypeLab融资400万美元，Shima Capital和Makers Fund领投:金色财经报道，Web3广告公司HypeLab在 Shima Capital 和 Makers Fund 领投的一轮融资中筹集了 400 万美元的种子资金。该广告技术由具有数字广告背景的前谷歌产品经理 Ed Weng 创立，旨在向渴望抢先一步与越来越多采用区块链解决方案和产品的消费者建立联系的客户销售服务。[2023/8/12 16:21:25]
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。
这些都与算法效率有关。
Amber相关地址转出1120万枚ARB，其中730万枚转入OKX和币安:3月31日消息，据Lookonchain数据监测，Amber Group两个相关地址转出1120万枚ARB（约合1580万美元），其中730万枚ARB（约合1030万美元）已转入OKX和币安。[2023/3/31 13:37:10]
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。
欧盟或将在数字身份框架中包含零知识证明:金色财经报道，根据一份新闻稿，欧盟新的eID将允许公民通过欧洲数字身份钱包在线识别和验证自己，而无需求助于商业提供商。此举解决了当前实践中产生的对信任、安全和隐私的担忧。
Circle 欧盟政府事务高级主管Jonas Fredriksen强调该提案将如何促进数字经济中的新商业模式和机遇。公司可以开发依赖于零知识证明和eID解决方案的创新产品和服务。[2023/2/16 12:11:30]
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。
报告：以太坊交易所储备在2022年下降超30%:金色财经报道，据链上数据显示，由于以太坊交易所储备在2022年下降超30%，投资者在2022年期间撤回了大量以太坊。据悉，“交易所储备（exchange reserve）”是衡量目前存储在所有中心化交易所钱包中的以太坊总量的指标，指标值的下降意味着投资者目前正在转移他们的代币，这表明抛售供应正在减少。长期的交易所提款可能表明持有人目前正??在增持，这意味着他们看好加密货币。[2022/12/24 22:05:20]
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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