软件将成为摩尔定律的救世主？
2020-06-05
17:07:20
来源: Sophie
在航空业的早期，人们可能会预见未来的飞机会越来越快。速度从1903年的莱特兄弟（Wright brothers）的每小时50公里，到1960年代的波音707每小时约1000公里。但是从那以后，商用飞机的速度一直停滞不前，这是因为更高的速度会使飞机变得更低效。
几十年来，我们使组件小型化的能力让我们可以每两年左右将硅芯片上的晶体管数量增加一倍。这种现象被称为摩尔定律（以英特尔联合创始人Gordon Moore的名字命名），数十年来，计算的成本越来越低，功能越来越强大。但是我们现在正达到小型化的极限，因此计算性能停滞不前。
这是个问题。如果摩尔定律在20年前终止，那么当今计算机中的处理器的功能将降低约1000倍，而我们将没有iPhone，Alexa或电影流。如果我们不能继续提高计算性能，那么从现在开始的20年后，我们可能会错过哪些创新？
近年来，像我们这样的研究人员一直在摸索下一步的工作。有人希望答案是新技术，例如量子计算，碳纳米管或光子计算。但是，在与麻省理工学院的其他专家一起研究了数年之后，我们认为这些解决方案尚不确定，并且可能需要很多年的时间。在此期间，我们不应该指望彻底改造计算机芯片。我们应该重新编码运行它的软件。
正如我们本周在《科学》杂志上的一篇文章中概述的那样，多年来，程序员不需要担心如何才能使代码运行得更快，因为摩尔定律为他们做到了。因此，他们采取了捷径，将其快速编写代码的能力置于计算机尽可能快地运行该代码的能力之上。
例如，许多开发人员使用“reduction”之类的技术：获取解决问题A的代码，然后使用它来解决问题B，即使这是解决问题的效率低下的方法。假设您要构建一个类似于Siri的系统，以识别是或否语音命令。您可能会想使用现有的程序来识别各种单词，并对其进行调整以仅响应是或否的答案，而不是构建自定义程序来做到这一点。
好消息是这种方法可以帮助您更快地编写代码。坏消息：有时会产生惊人的效率低下。效率低下会很快加剧。如果单个reduction的效率是自定义解决方案的80％，并且编写一个包含二十层reduction的程序，则代码的效率将是其可能的100倍。
这不仅仅是思想实验。要在机器学习，机器人技术和虚拟现实等领域取得进一步的进步，将需要大量的计算能力。如果我们想充分利用这些技术的潜力，就必须做出改变。正如我们的《科学》杂志所建议的那样，在开发新算法和简化计算机硬件方面有很多机会。但是对于大多数公司而言，获得更高计算性能的最实用方法是通过软件性能工程——即提高软件效率。
一种性能工程策略是“并行化”（parallelize）代码。大多数现有软件都是使用数十年的模型设计的，这些模型假定处理器一次只能执行一项操作。这是低效的，因为现代处理器可以通过在每个芯片上使用多个内核来同时进行许多计算，并且每个内核也都内置了并行性。诸如并行计算之类的策略可以使某些复杂的任务更快，更节能地完成数百次。
尽管软件性能工程可能是前进的最佳途径，但绝非易事。更新现有程序以使其更快地运行是一项艰巨的任务，尤其是在缺乏经过并行编程和其他性能工程策略培训的编码人员的情况下。此外，具有前瞻性的公司的领导者必须与惯常做事的机构惯性作斗争。
像谷歌和亚马逊这样的敏捷科技巨头已经得到了这份备忘录。他们的数据中心规模庞大，这意味着即使软件性能的微小改进也可以带来可观的财务回报。这些公司领导的地方，世界其他地方也必须跟随。对于应用程序开发人员，推出新功能时，效率将不再被忽略。对于公司而言，这可能意味着要更换几乎没有发展的长期软件系统。
性能工程将比摩尔定律更具风险。在投入大量的程序员时间之前，公司可能不知道自己的努力所带来的好处。而且加速可能是零星的，参差不齐的和不可预测的。但是随着我们达到微处理器的物理极限，专注于软件性能工程似乎是大多数程序员从计算机中获得更多收益的最佳选择。
摩尔定律的终结并不意味着您的笔记本电脑即将停顿。但是，如果我们想在人工智能和机器人技术等领域取得真正的进步，就必须变得更有创造力，并花时间对软件进行性能设计。
Charles E. Leiserson是麻省理工学院计算机科学与工程学教授，也是IEEE院士。Tao B. Schardl 和Neil C. Thompson 是麻省理工学院的研究科学家。
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