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MIT研究显示大数据背景下算法改进收益大于硬件迭代

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根据麻省理工学院(MIT)官网920日报道,该校研究人员全面分析了来自57部教科书和1137篇研究论文的相关数据后指出,总体而言,在面对规模较大的问题时,算法改进带来的收益大于硬件迭代,相关研究成果发表于《IEEE论文集》上。这是有史以来第一次对算法进展研究的综合分析。

依据待解决问题的类型,研究人员首先将算法划分为113个不同的算法族,系统地回顾了这些算法族的提出时间、改进时间,以及算法改进的总体趋势;随后针对不同的问题规模,对算法和硬件的改进率进行了对比分析;最后利用算法和硬件改进率的对比分析结果,给出了问题规模及算法族与改进率之间的相互关系。

研究发现,大数据背景下,在对那些拥有海量数据的领域进行数据分析、机器学习处理时,算法改进显得尤为重要。总的来说,在面对问题规模较大时,算法改进带来的收益大于硬件迭代(摩尔定律)。

信息来源:

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

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

https://mp.weixin.qq.com/s/kL4rxXEq3oxprpzZwiBj0g

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