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軟件算法對計算速度的提升有多大？

MIT最新研究說：超過4成算法對性能的改進，已經超過了硬件的摩爾定律。

對于中等規(guī)模的問題，30%-43%的算法的改進比硬件進步更能提升性能。

當問題數據增加到數億規(guī)模時，算法改進變得比硬件改進/摩爾定律更重要。

這就是MIT的兩位科學家對來自57本教科書，超過1137篇研究論文的數據進行分析后得到的結論。

不僅如此，他們還全面敘述了現有以及歷史上的算法何時被發(fā)現、如何改進、以及改進的規(guī)模。

14%的算法改進率超過1000%

研究者通過分析QS排名中前20的計算機名校所用的課件，總結出11個算法子領域：

組合學、統計學/機器學習、密碼學、數值分析、數據庫、操作系統、計算機網絡、機器人學、信號處理、計算機圖形/圖像處理、生物信息學。

通過分析子領域中的算法教材、學術期刊、已發(fā)表論文等信息，研究者劃分出了113個算法家族，平均每個家族8個算法。

他們首先統計了從1940年到現在，各種算法的最初提出時間：

并且根據這些算法最初被提出時的時間復雜度進行了歸納。可以看到，其中31%的算法屬于指數復雜度類別：

在時間復雜度的改進上，對于n=100萬的問題規(guī)模，一些算法比硬件或摩爾定律的改進率更高：

將這一分析拓展到110個算法家族上時，可以看到，對于中等規(guī)模（n=1000）的問題來說，只有18%的算法改進率快于硬件。

但當問題規(guī)模來到了百萬、億、甚至萬億級別時，算法的改進速度就超過了硬件性能。

甚至有14%的算法家族的改進率超過1000%，遠超硬件改進所帶來的性能提升。

作者介紹

論文一作Yash Sherry本科畢業(yè)于印度德里大學計算機科學專業(yè)，現在是MIT斯隆商學院的一位研究員，工作重點是跟蹤算法的改進及其對IT公司經濟的影響。

另一位Neil Thompson是麻省理工大學CSAIL（計算機科學和人工智能實驗室）的科學家，也是哈佛大學創(chuàng)新科學實驗室的客座教授。

論文：
https://ieeexplore.ieee.org/document/9540991