半個世紀已經過去，算法效率提升有多快？-ODAILY_DEFI

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。

數據：全網DeFiTVL近500億美元，較上個月增幅約11%:金色財經報道，據DeFi Llama數據顯示，全網DeFi TVL達499億美元，較上個月TVL增幅約11%。其中，Lido占全網質押總額的17.69%，TVL為88.3億美元，以太坊上質押鎖倉量占比約99%。[2023/2/20 12:17:11]

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。

這些都與算法效率有關。

彭博：比特幣和以太坊可能重新占據優勢:金色財經報道，根據彭博高級商品策略師Mike McGlone在11月3日分享的新彭博情報報告，報告顯示，比特幣和以太坊可能會繼續增長，甚至“重新獲得優勢”，因為它們的波動性和風險與股市相比非常低。與大多數其他資產相比，BTC和ETH以及彭博銀河加密指數 (BGCI) 的波動性已降至較低水平，根據該報告，可能使風險偏向于那些未積累部分加密敞口的人。

此外，該報告指出，美聯儲的“大錘”方法可能正在形成比特幣的基礎，因為“其 11 月 2 日的價格約為 20,500 美元，一年期聯邦基金期貨 (FF13) 信號利率接近 4.75%，大約是和 6 月份一樣，當時 FF13 接近 3.5%。DeFi資產的供應量都在逐年下降，并得出結論認為，這種趨勢的持續支持其價格的增長。[2022/11/4 12:17:46]

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？

彭博社：灰度母公司DCG在重組中已裁員10%，達66名員工:11月2日消息，據外媒報道，灰度、Genesis母公司Digital Currency Group（DCG）最近在重組后其首席運營官Mark Murphy已提撥為總裁，且裁員10%。知情人士透露，DCG于上周向受到重組影響的公司發出了通知，重組后有66名員工離職。DCG發言人對此表示：“我們最近對DCG進行了一系列內部調整，為其下一階段的增長定位，包括精簡我們的部門，同時提升我們的領導團隊。”

此前8月份消息，Genesis宣布CEO離職及任命新領導團隊，并裁員20%。此后Genesis全球市場洞察主管Matt Ballensweigm、銷售和貿易聯合主管Matt Ballensweigm、還有僅上任3個月的首席風險官Michael Patchen均已離職。據悉，Genesis是陷入三箭資本破產的最大債權人，DCG承擔了部分責任，并向正在進行清算的三箭資本提出了12億美元的索賠。（彭博社）[2022/11/2 12:07:33]

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。

派盾：5月份DeFi漏洞損失7400萬美元 下降82%:6月1日消息，據派盾預警監測，DeFi漏洞在5月份的損失金額為7400萬美元，下降了82%。此外，截至5月31日，DeFi的TVL從1月份的2000億美元下降到1100億美元，跌幅近50%。[2022/6/1 3:55:01]

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。

外媒：Terra事件或將促使新加坡對加密公司進行更嚴格的監管:5月16日消息，Terraform Labs是Terra協議背后的新加坡注冊公司，沒有常設辦公室，也沒有正式的總部。公司擁有的唯一資產來自Luna Foundation Guard，這個也在新加坡注冊并由Do Kwon監督的非營利組織控制著在支持UST掛鉤的錢包。這些錢包中的大多數現在都是空的，唯一剩下的價值是大約6900 萬美元的AVAX代幣。媒體分析稱，如果新加坡政府覺得國家的聲譽因為一家幾乎沒有實質性聯系的注冊公司而導致數百億美元的損失而受到威脅，那么它將嚴厲打擊他們，并可能開始完全關閉加密貨幣公司的大門。（CoinDesk）[2022/5/16 3:18:30]

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

Tags：DEFIEFIDEFDCGBasketDAO DeFi IndexBearn Defi ProtocolDefinexdcg幣圈信息

Gateio