电脑业界一个流传已久的笑话是，硬件带来的东西，全让软件给拿走了。改自《圣经》的这句话传递了某些事情像戒律一样亘古不变，同时还预示着基于芯片的硬件发展，成为运算创新的引擎。与此同时，编写代码的过程则混乱无序，难以预测，这个过程显然落后于发展趋势，就好比是一列“创新火车”的守车(指挂在列车尾部供车长乘座的工作车)。
我在日前撰写的评论文章中谈到了一项研究，这项研究得出的结论完全有悖于我们的常识。虽然该研究没有得到太多媒体关注，但我认为它很有趣，其结论并不会得到广泛推崇。一个由美国白宫科学技术顾问组成的独立小组2010年12月发布的报告援引了一项研究的结论。该研究表明，从事运算工作获得的绩效收益(源于软件算法的不断改善)往往远远超过采用速度更快处理器所带来的绩效收益。
当然，芯片性能的快速提高有其“定律”，即“摩尔定律”。“摩尔定律”是由英特尔联合创始人戈登·摩尔(Gordon Moore)在1960年代初提出的，他预测集成电路上可容纳的晶体管数目每隔约18个月会增加一倍，而性能也将提升一倍。然而，软件并不存在这种被IT行业奉为金科玉律的定律。
白宫科学顾问发布的报告中提到了一项研究，该研究对一项历时15年之久的重要生产任务进展进行了调查。研究由德国科学家和数学家马丁·格罗斯彻(Martin Grotschel)实施，结果表明，在这15年里，运算完成速度提高了4300万倍，其中1000倍来自于处理器速度提高，43000倍则是来自软件算法效率的改进。
专家普遍认为，摩尔定律提出的硬件性能提升速度是非同寻常的成就。但是，华盛顿大学教授爱德华·洛索斯卡(Ed Lazowska)说：“电脑专家给算法注入的智慧令软件性能得到显着提高，这种提升速度甚至使摩尔定律的指数级增长都看上去微不足道。”
软件性能的快速提升在用以实施非数值任务的算法方面就很难衡量，但洛索斯卡以人工智能领域(如语言理解、语言识别、电脑视觉等)近年来的发展为例，证明更易量化的基准测试根本无法预测算法的提升速度。
究竟是什么原因使得软件性能得到如此大幅度的提升呢？答案肯定远比我想象的多，远比我想象的复杂，但我认为主要有两个原因。首先，应该归咎于部分专家所认为的软件弱点。软件是混乱、无序的，因为它完全是抽象的东西，好比没有数量限制的建筑材料。软件这种混乱、无序的结构为创新提供了更多机会。
其次，我的第一个观点或许是正确的，但是，我们不能过分夸大软件的创新速度，忽视硬件性能的快速提升。这便涉及运算的阴阳平衡概念，即硬件和软件密切相连——纵然文章开头的那句话并没有理顺两者的关系。
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