元宇宙:半個世紀已經過去，算法效率提升有多快？-ODAILY_以太坊

過去半個世紀，集成電路產業在摩爾定律的指引下飛速發展，算法效率一直保持著大跨度提升。2018年世界上最快的計算機IBMSummit比1945年世界第一臺電子計算機ENIAC計算速度提高了近30萬億倍。

然而，隨著摩爾定律接近物理極限，芯片研發和生產成本大幅上升，未來依靠算力提升計算性能的空間有限。靠提升計算機硬件性能可能越發難以滿足海量計算的需要，未來的解決之道在于提升算法的效率。

MIT的這篇新論文總結了過去80年來，算法效率的提升究竟有多快。

提起算法，它有點像計算機的父母，它會告訴計算機如何理解信息，而計算機反過來可以從算法中獲得有用的東西。

算法的效率越高，計算機要做的工作就越少。對于計算機硬件的所有技術進步，以及備受爭議的摩爾定律的壽命問題來說，計算機硬件的性能只是問題的一方面。

前美國特勤局副局長：保持FTX用戶的個人信息的私密性:金色財經報道，美國特勤局調查辦公室前助理主任Jeremy Sheridan警告說，如果某些FTX客戶的個人信息被公開，他們可能成為目標。在4月20日提交給特拉華州地區美國破產法院的一份聲明中，Sheridan支持債務人提出的扣留FTX用戶的 \"某些機密信息 \"的動議。據目前擔任FTI咨詢公司董事總經理的Sheridan稱，公布與失敗的加密貨幣交易所有關的客戶姓名會帶來 \"嚴重和不尋常的身份盜竊、資產盜竊、人身攻擊和進一步的在線受害風險\"。[2023/4/22 14:19:33]

而問題另一方面則在硬件之外：算法的效率問題。如果算法的效率提升了，對同一計算任務需要的算力就會降低。

雖然算法效率問題可能不太受關注，但你是否注意到，經常使用的搜索引擎是否突然變快了十分之一，而在大型數據集中活動，就感覺就像在泥濘中跋涉一樣艱難緩慢。

OpenSea Seaport以太坊鏈上交易額突破20億美元:金色財經報道，據Dune Analytics最新數據顯示，基于開源NFT協議Seaport的OpenSea以太坊鏈上總交易額已突破20億美元，本文撰寫時為2,002,874,121美元，以太坊鏈上總交易量6,419,647筆，獨立用戶量956,583。[2022/11/8 12:30:46]

這些都與算法效率有關。

近日，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)的科學家提出疑問：算法效率的提升速度到底有多快？

關于這個問題，現有數據大部分是敘事性的，其中很大一部分是面向特定算法的案例研究，再把這些研究結果加以推廣。

以太坊開發者大會Devcon 6將于今日開幕:10月11日消息，以太坊開發者大會Devcon 6將于北京時間今日晚在哥倫比亞首都波哥大開幕，以太坊創始人Vitalik Buterin、以太坊核心開發者、及以太坊各大優秀項目團隊將參與會議，會議將持續至14日。[2022/10/11 10:30:57]

面對實證研究數據的不足，研究團隊主要利用了來自57部教科書和1110多篇研究論文的數據，以追溯算法效率提升的歷史。

其中有些論文的結論中直接給出了新的算法有多高效，有的論文則需要作者使用“偽代碼”進行重構。

研究人員總共研究了113個“算法系”，即解決計算機科學教科書中最重要的同一問題的算法集。他們對每個算法族的歷史進行了回顧，跟蹤每次針對某一問題提出的新算法，并特別注意更高效的算法。

香港理工大學開設區塊鏈技術理學碩士和元宇宙科技理學碩士學位:10月10日消息，香港理工大學官網顯示，香港理工大學開設區塊鏈技術理學碩士和元宇宙科技理學碩士學位。兩個學位的入學時間均為 2023 年 9 月。

區塊鏈技術理學碩士課程是香港首個區塊鏈技術理學碩士（MScBT）。它強調支持金融科技基礎設施和應用的基礎和最新技術，特別是全棧區塊鏈。其提供了一系列關于基于區塊鏈的金融應用程序的設計、開發和安全性的主題，符合區塊鏈技術的最新發展。

元宇宙技術理學碩士（MSc MT）課程將幫助學生了解元宇宙研究和元宇宙產業的本質，特別是它的跨學科性質。深入了解最新的元宇宙技術，包括 VR/AR、游戲開發、機器學習、去中心化基礎設施、加密屬性、計算機視覺和 AIoT（人工智能物聯網）。利用這些技術構建元宇宙應用程序，提供沉浸式體驗，彌合現實世界和虛擬世界之間的差距，并理解元宇宙的安全性、社會性和倫理性方面，能夠創造性地重塑或重新定義元宇宙。[2022/10/10 12:52:05]

Celsius在Terra/Luna上損失1580萬美元:金色財經消息，英國金融時報記者kadhim發推文稱，Celsius自愿重組申請文件顯示，Celsius在Terra/Luna上損失了1580萬美元。

此外，文件顯示，Celsius一開始有一個特別委員會來處理其重組，但在11天后就更換了委員會和其律師，該文件還顯示，Celsius希望利用其挖礦業務來產生足夠的比特幣以“解決其當前的加密貨幣赤字”。[2022/7/15 2:15:18]

圖1算法發現和改進。(a)每十年發現的新算法系的數量。(b)已知算法系的比例每十年都有所提高。(c)首次發現時算法系的漸近時間復雜度分類。(d)同一時間復雜度的算法轉換到另一個時間復雜度的每年平均概率。在和中“>n3”的時間復雜度表示超過多項式級，但不到指數級。

最早的算法系可追溯到上世紀40年代，每個算法系平均有8個算法，按時間順序效率逐步提升。為了共享這一發現，團隊還創建了“算法維基”頁面。

研究人員繪制了圖表，標識這些算法族效率提升的速度，重點關注算法分析最多的特征——這些特征往往決定了解決問題的速度有多快。

圖2算法系的相對效率提升，使用漸近時間復雜度的變化計算。參考線是SPECInt基準性能。(a)與該系列中的第一個算法相比，四個算法系的歷史改進。(b)算法改進對“最近鄰搜索”算法系列的輸入大小(n)的敏感度。為了便于比較算法改進效果隨時間的變化，在圖(b)中將算法系和硬件基準的起始時間段對齊。

結果顯示，變數很大，但也發現了關于計算機科學變革性算法效率提升的重要信息。即：

1、對于大型計算問題，43%的算法系的效率提升帶來的收益，不低于摩爾定律帶來的收益。

2、在14%的問題中，算法效率提升的收益遠超硬件性能提升的收益。

3、對于大數據問題，算法效率提升收益特別大，因此近年來，這一效果與摩爾定律相比越來越明顯。

當算法系從指數復雜度過渡到多項式復雜度時，情況出現了最大的變化。

所謂指數復雜度算法，就像一個人猜密碼鎖的密碼一樣。如果密碼盤上只有一位數，那么任務很簡單。如果像自行車鎖一樣，表盤是4位數，估計你的自行車很難有人偷得走，但仍然可以一個個試。如果是表盤是50位的，就幾乎不可能破解了，需要的步驟太多了。

圖3基于漸近時間復雜度計算的110個算法系效率提升的年平均速度分布，其中問題規模為：(a)n=1000，(b)n=100萬，(c)n=10億。硬件性能提升線表示從1978年到2017年，SPECInt基準性能的平均年增長率

這類問題也是計算機面對的難題，隨著問題的規模越來越大，很快就會超過計算機的處理能力，這個問題光靠摩爾定律是解決不了的。

解決之道在于找到多項式復雜度的算法。

研究人員表示，隨著摩爾定律終結這個話題越來越多地被提及，我們需要將未來的解決方案的重點放在算法的效率提升上。

圖4前導常數在算法性能提升中的重要性評價

研究結果表明，從歷史上看，算法效率的提升帶來的收益是巨大的。不過二者之間存在著頻度的差異，摩爾定律帶來的提升是平滑而緩慢的，而算法效率的提升是階梯式的躍進，但出現沒那么頻繁。

本文通訊作者尼爾·湯普森說：

這是業界第一篇說明算法效率提升速度的論文。通過我們的分析，可以得出算法改進后，使用同樣的算力可以完成多少任務。

隨著問題的規模不斷增大，比如達到數十億或數萬億個數據點，算法效率的提升帶來的收益，比硬件性能的提升更重要，而且重要得多。

在我們開始逐步為算力不足發愁的時代，在摩爾定律越來越顯出疲態的今天，這一發現可能為未來解決超大型計算問題開辟一條新的思路。

參考鏈接：

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

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

編輯：星際視界Sue

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