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速度|算法改进有多快？是否比迭代硬件收益更大？这是MIT的结论

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机器之心报道
编辑：杜伟、陈萍

算法的改进到底能带来多大的益处？来自 MIT 的研究者撰写了有史以来第一次对算法进展研究的综合分析论文 。 在综合研究后 ， 他们发现对于大型计算问题 ， 43% 的算法改进等于或大于摩尔定律带来的益处；在 14% 的问题中 ， 算法对性能的改进大大超过了硬件改进带来的益处 。

速度|算法改进有多快？是否比迭代硬件收益更大？这是MIT的结论
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算法决定了计算机使用哪种计算方法来解决问题 ， 是计算机科学的核心支柱之一 。 随着算法的改进 ， 研究人员可以探索更难的问题并开创新的领域和技术 。 对于算法的发展速度 ， 人们已经做出了大胆的断言 。 例如 PCAST（一个为美国总统提供建议的资深科学家团体）曾在 2010 年写道 ， 在许多领域 ， 由于算法的改进所带来的性能提升 ， 远远超过了由于处理器速度的提高所带来的显著性能提升 。 然而 ， 这一结论是基于线性求解器的进展数据支持的 ， 这只是一个单一例子 。 一般来说 ， 由于不能保证线性求解器代表算法 ， 因此我们不清楚应该对 PCAST 等结论进行多大范围的解释 。
关于算法与计算机的关系 ， 有人说算法有点像计算机的父母 。 它们告诉计算机如何理解信息 ， 反过来 ， 算法又可以从计算机中获得有用的东西 。 算法效率越高 ， 计算机要做的工作就越少 。 对于计算机硬件的技术改进 ， 以及备受争议的摩尔定律是否到达极限 ， 其实 ， 计算机性能只是问题的一方面 。 另外 ， 算法也在不断的改进 ， 相应的 ， 所需的计算能力变得更少 。 虽然算法效率问题可能不太受到太多关注 ， 但你肯定会注意到这种情况 ， 搜索引擎突然变快 。
来自 MIT 计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的科学家提出疑问：算法改进的速度到底有多快？
为此 ， 他们撰写了有史以来第一次对算法进展研究的综合分析 ， 文章题目为《 How Fast Do Algorithms Improve? 》 ， 并发表在 IEEE Proceedings 上 。

速度|算法改进有多快？是否比迭代硬件收益更大？这是MIT的结论
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论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9540991
这项研究使我们能够系统地查看算法是何时被发现的 ， 它们是如何被改进的 ， 以及算法改进的规模与其他创新研究相比结果如何 。 本文分析了来自 57 部教科书和超过 1137 篇研究论文 ， 以追溯算法何时变得更优 。 其中一些研究论文直接报告了新算法带来的好处 ， 而其他研究论文需要使用伪代码（描述基本细节算法的速记版本）进行重构 。
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