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硬件强悍,算法是否已经不再重要?

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  本文翻译自程序员的问答社区 stackexchange.com 上的一个提问:追求算法(特别是普遍高效的)已经不再重要。因为现在计算机硬件的成本,比起以前已经很便宜,是否意味着算法和改进算法的技能已经不那么重要了?大部分时候,只要别写出一个死循环就行了。但当你拥有了强悍的硬件,是不是意味着烂代码也不是什么大问题?

  Pavel Zaichenkov 11 票

  我特别喜欢《算法导论(Introduction to Algorithms)》一书中的一个例子,以摧枯拉朽地方法说明了算法性能的重要性:

  我们来比较两种排序算法:「插入排序」和 「归并排序」。他们的算法复杂度分别是 O(n2)=c1n2 和 O(nlogn)=c2n lg n。一般情况下,归并排序算法有一个更大的常数因子,所以我们假设 c1 < c 2。

  为了回答你的问题,我们在一台时髦的高速电脑 A 上跑「插入排序」算法,和一台跑「归并排序」算法的老土电脑 B 做对比。

  我们假设:

  - 输入的问题数据量为 1,000万个数字:n=107;

  - 电脑 A 一秒钟可以执行 1010 次运算指令 ( ~ 10GHz );

  - 电脑 B 一秒钟只能执行 107 次运算指令 ( ~ 10MHz );

  - 常数系数 C1 = 2 (有点夸张),C2 = 50 (比现实中稍微小了一点)

  于是在以上假设下,我们得到如下结果:

  牛X电脑A:

  2·(107)2 次运算1010 次运算/秒=2·10

  给IE爪机用户:

硬件强悍,算法是否已经不再重要

  土鳖电脑 B :

  50·107lg107 次运算107 次运算/秒 1163 秒

  给IE爪机蛋友:

硬件强悍,算法是否已经不再重要

  所以你看,那部慢了1000倍的电脑,干活速度是快的那台的17倍。而且在现实中,归并算法有更高的效率,特别是随计算量增加的而更加明显。我希望这个答案能回答你的问题。

  然而,这还不光是算法复杂程度的问题。在今天,单单想通过提高CPU主频来获得很明显的性能提升是不可能的。我们需要改良算法在多核CPU架构下的表现。而且这是个不太好对付的问题,因为随着内核数量的增加,其他方面的开销正在成为性能的障碍(比如内存访问调度控制)。所以,堆硬件很难获得线性的性能增长。

  总而言之,当下对于算法的改进和以前一样重要,因为再多的CPU内核和再高的主频都无法给你带来和算法改进一样的回报。

  Yuval Filmus 11票

  正相反,随着硬件越来越便宜,新的运算需求正在增加。

  首先,我们现在所需要面对和处理的数据正海量增加。这就要谈到「准线性算法(quasilinear time algorithms)」和大数据研究的话题。比如想想搜索引擎的算法设计 —— 它们必须要处理巨量的请求,在茫茫数据中,快速地找到,返回结果,算法的效率比以前更加重要。

  其次,「机器学习(machine learning)」的势头正猛,这就是一个算法的世界(可能和你大学本科学的不太一样)。这个领域充满荆棘,但也正是新的算法诞生的地方。

  再者,「分布式计算」已经变得非常重要,现在我们在CPU主频提升上已经遇到了瓶颈。如今计算机性能只能通过并行计算来获得提升,这也是算法发挥力量的地方。

  最后,为了平衡 CPU/GPU 性能的突飞猛进,大量虚拟机技术被用来抵御安全漏洞的威胁,操作系统花费更多的时间和精力来处理安全威胁和警报,余下的CPU时间才能真正用来做正经事,这让你的程序性能表现有所下降。特别是还有很耗费CPU资源的视频压缩/解压缩计算,虽然计算机硬件性能与日俱增,但使用效率并没有同样提高。

  总结一下,对于大数据处理、人工智能领域、分布式计算来说,算法的改进是不可或缺的;CPU 的运算能力在脱缰野马一般增长的需求面前,因为各种原因没有得到有效的利用,算法的重要性离死还远着呢。


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