麻省理工学院表示如果芯片不能变得更小那么编码人员必须变得更聪明

许多我们认为理所当然的科技设备之所以成为可能，是因为多年来计算能力的提高，不仅使pc和智能手机更快，而且更小。这一切都始于1965年，当时英特尔联合创始人戈登•摩尔预言，可装在电脑芯片上的晶体管数量将呈指数级增长——事实也的确如此，大约每两年翻一番。摩尔定律经受住了考验，最近庆祝了它的55周年纪念日。但小型化的趋势只能持续这么长时间，东西也只能变得这么小:有了最新的硅芯片，一万个端到端的芯片还没有人的头发宽。因此，在过去的十年里，研究人员一直在试图找出提高性能的方法，以便让技术人员能够继续创新。

一些专家对量子计算和碳纳米管等新技术寄予厚望。但麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的一个团队最近发表的一篇论文认为，答案很可能不是某种未来的范式转变。相反，该团队已经确定了三个关键领域，以优先考虑继续交付计算速度——新算法、更好的软件和更专业的硬件。资深作家查尔斯·雷瑟尔森(Charles Leiserson)说，使智能手机成为可能的小型化，在很多方面鼓励了编码快捷方式。几十年来，程序员一直能够优先考虑快速编写代码——而不是为了让代码运行得更快而编写代码——因为更小更快的计算机芯片总是能够弥补这一缺陷。麻省理工学院电子工程和计算机科学系(EECS)的雷瑟森教授在文章中说:“这还不是一个问题，但如今要想在机器学习、机器人技术和虚拟现实等领域取得进一步进展，将需要巨大的计算能力。”“如果我们想充分利用这些技术的潜力，我们必须改变我们的计算方法。”

作者将他们的建议分为软件、算法和硬件架构。在软件方面，他们认为，程序员之前对生产力的重视超过了对性能的重视，这导致了一些有问题的策略，比如“减少”(使用对问题A有效的代码，然后用它来解决问题B)。

作为一个例子,如果有人来创建一个系统认识到“是”或“不是”的语音命令,但不希望编写一个全新的自定义项目,他们可能需要现有程序,识别广泛的话说,调整只能回答“是”或“不是”的答案,根据CSAIL的纸。虽然这种方法减少了编码时间，但它增加了低效性:如果一个简化的效率是定制解决方案的80%，而添加了20个简化层，那么代码的效率最终将降低1万倍。“随着硬件改进速度的放缓，程序员必须重新考虑这些策略，”研究科学家和合著者尼尔·汤普森(Neil Thompson)说。“如果我们想继续以我们已经习惯的速度增长，我们就不能继续‘照常经营’。”

相反，研究人员推荐了类似代码并行化的技术。他们说，多核技术可以使复杂的任务以更快数千倍的速度完成，而且能效更高。至于算法，该团队建议三管齐下的方法，包括探索新的问题领域，解决对算法规模的关注，以及调整它们以更好地利用现代硬件。最后，在硬件架构方面，该团队主张精简硬件，这样问题就可以用更少的晶体管和更少的硅来解决。报告称，精简包括使用更简单的处理器，以及为特定应用量身定制硬件，比如为计算机图形定制的图形处理单元(GPU)。研究科学家和合著者Tao Schardl说:“为特定领域定制的硬件可以更高效，使用更少的晶体管，使应用程序运行速度快几十到几百倍。”“更普遍的是，硬件流线型化将进一步鼓励并行编程，创造更多的芯片区域用于更多的并行电路。”尽管这些方法可能是最好的前进道路，但研究人员提醒说，它们并不总是那么容易。他们说，使用这类技术的组织可能在投入了大量程序员时间之后才会知道自己的努力所带来的好处。另外，这种加速并不像摩尔定律那样一致:一开始可能会非常引人注目，但随后就需要为较小的改进付出大量的努力。该团队指出，某些公司已经收到了这份备忘录。汤普森表示:“对于谷歌和亚马逊这样的科技巨头来说，其数据中心的庞大规模意味着，软件性能的微小改进也能带来巨大的经济回报。”“不过，尽管这些公司可能是领头羊，但其它许多公司如果想保持竞争力，就必须认真对待这些问题。”