劉興亮 | 極簡算力發(fā)展史

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今天談一個相對陌生但實際上與信息時代息息相關(guān)的概念——算力，英文名computing power，直譯就是計算機(jī)能力，通俗理解就是「計算能力」，主要指向計算機(jī)處理器的運算速度。

這種能力是人類在自我發(fā)展中不斷強(qiáng)調(diào)但無論如何訓(xùn)練都受到限制的能力。比如說，一個人可以憑借自身的智力優(yōu)勢和后天練習(xí)，發(fā)展出超出常人一截的口算心算能力，但即便加上筆算，人腦的計算力仍然有不可逾越的天花板。

一個普通人計算三位數(shù)的加減法尚可，乘除法就異常困難，不信你自己默算一下223乘489等于多少，基本上在短時間內(nèi)算不出來，甚至干脆算不出。但是這樣的題目對于最低級的計算器只是須臾之力。更別提平方、立方、多次方乃至開方的口算心算筆算了，聽著就頭疼，嗡嗡的。

實際上，在現(xiàn)代科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域，算力要求的東西遠(yuǎn)比人腦能承受的范圍大得多得多，比如導(dǎo)彈的滑行軌跡，火箭的運行數(shù)據(jù)，哪怕是一輛電動汽車的控制，也涉及到無法估量的計算。

設(shè)想一臺新能源車要在自動駕駛模式下貼庫停車，借助傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù)，它要在很短時間內(nèi)算出方位、距離、制動方法，這里邊涉及到的數(shù)據(jù)很多，你不能說讓它算上幾個小時再緩慢完成這個指令動作，那就沒什么意義了，不如讓一位「手潮」的女司機(jī)試試，大不了碰車嘛，時間才是金錢。

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在微型計算機(jī)出現(xiàn)之前，西方早就發(fā)明了簡易的計算器，拿在手里薄薄的一板，放入鋰電池后，黑白顯示器能用類似電梯顯示器標(biāo)識數(shù)字的方式，迅速把人輸入的計算題給出答案，只不過這個答案只能給到小數(shù)點后8——10位數(shù)，它是由計算器的有效位數(shù)和四舍五入決定的。

即便如此，對初碰計算器的小朋友而言，它的神奇和魔法是如此巨大，難以用語言形容。這就是「算力」的威力。

但這些實際都是電流的通與不通構(gòu)成的二進(jìn)制算法實現(xiàn)的，一個0，一個1，就能發(fā)生萬千變化，實現(xiàn)科技飛躍。現(xiàn)在最先進(jìn)的CPU，比如2025年AMD推出的旗艦桌面處理器AMD Ryzen 9 9950X3D，算力已經(jīng)達(dá)到了這樣的地步，最高加速頻率約5.7 GHz。

意思就是，在條件允許時，這顆CPU的某個核心，每一秒鐘能完成大約57億個最基礎(chǔ)的節(jié)拍動作，它每秒能動57億次，天哪！普通人每秒可控制的心理節(jié)奏大概是1到5次，特別專注和熟練也不過5到10次，與計算機(jī)相比，算力差了好多個十萬八千里。

算力誠可謂信息科技時代的最強(qiáng)核心，令吾輩望塵莫及。更何況如今已進(jìn)入AI時代，處理能力更有賴于算力，對算力的競爭近乎國運之爭。

現(xiàn)在，我們就回顧一下「算力」的發(fā)展簡史，它主要是伴隨計算機(jī)中央處理器的發(fā)展發(fā)生的。

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第一階段：古典時期

古代的算力主要是圍繞人的大腦發(fā)生，十七世紀(jì)以前，主要是樹枝、算盤用于基本加減乘除。

1617年，約翰·納皮爾發(fā)明「納皮爾骨」，簡化乘除運算，由一系列刻有數(shù)字的木制或骨制圓柱（或稱為「骨頭」）組成，通過將它們排列并對齊來快速計算乘積，是現(xiàn)代計算器的先驅(qū)之一，特別適用于多位數(shù)乘法。

1642年，寫過《思想錄》的哲學(xué)家布萊斯·帕斯卡在很年輕時發(fā)明了一種機(jī)械計算器帕斯卡計算器，這個計算器上的轉(zhuǎn)盤相互鏈接，可以實現(xiàn)輸入和計算的進(jìn)位等功能，但操作和制作相對復(fù)雜，不太普及。

1672年，荷蘭哲學(xué)家、數(shù)學(xué)家戈特弗里德·萊布尼茨發(fā)明了一種開創(chuàng)性的機(jī)械計算器步進(jìn)式計算器（萊布尼茨計算器），它是第一臺使用獨特的「步進(jìn)式滾筒」（萊布尼茨輪）機(jī)制執(zhí)行所有四種基本算術(shù)運算（加、減、乘、除）的機(jī)器，該機(jī)制允許通過重復(fù)的加法、減法實現(xiàn)自動乘法和除法。

說實話這臺機(jī)器現(xiàn)存僅一臺，到底怎么個用法很難一時弄清。不過據(jù)說帕斯卡、萊布尼茨的機(jī)械設(shè)備提高了計算精度和自動化，但速度慢、易出錯，受限于手動操作。

1822年，查爾斯·巴貝奇設(shè)計出了Difference Engine計算器，通過有限差分法（任何多項式函數(shù)，都可以通過有限次加法來計算）用于自動計算多項式表格。該設(shè)備由Analytical Engine于1833年引入算術(shù)邏輯單元、內(nèi)存和穿孔卡片編程，支持條件分支和循環(huán)，成為圖靈完備的先驅(qū)。

與此同時，艾達(dá)·洛夫萊斯編寫了第一個算法程序。這些設(shè)計程序奠定了通用計算基礎(chǔ)，但未實際建造，只是提高了理論計算能力。

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第二階段：電子和機(jī)電時代

1930至1940年代出現(xiàn)了早期數(shù)字計算機(jī)。

1941年，康拉德·楚澤的Z3計算器，使用繼電器，實現(xiàn)浮點二進(jìn)制運算，是第一個可編程數(shù)字計算機(jī)。

1942年，阿塔納索夫·貝里計算器引入電子開關(guān)，每15秒可執(zhí)行一次操作。

1945年，第一臺可編程通用電子數(shù)字計算機(jī)ENIAC在二戰(zhàn)期間由賓夕法尼亞大學(xué)建造，用于炮兵計算表等軍事計算，實際戰(zhàn)后才最終完工。這臺龐大的機(jī)器使用17468個真空管，其速度之快（每秒可執(zhí)行數(shù)千次運算）堪稱舉世無雙，只是如果要重新編程需要復(fù)雜的物理線路改造。盡管它功耗高、體積大，存在局限性和維護(hù)難題，但為現(xiàn)代計算機(jī)的發(fā)展鋪平了道路。

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第三階段：晶體管時代

1947年，貝爾實驗室發(fā)明晶體管，1953年應(yīng)用于計算器曼徹斯特晶體管計算機(jī)（Manchester TC），這是世界上第一臺可運行的晶體管計算機(jī)。它使用不可靠但低功耗的點接觸晶體管，為更可靠的結(jié)型晶體管版本和商業(yè)型號Metrovick 950鋪平了道路，展示了對未來計算至關(guān)重要的早期晶體管電路技術(shù)。

1950年代，晶體管替代了真空管，成為計算器的主要原件。

1955年出現(xiàn)的世界上第一臺完全晶體管化的電腦TRADIC Phase One，每秒可執(zhí)行一百萬次邏輯運算。

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第四階段：集成電路時代

1950年代末，杰克·基爾比和羅伯特·諾伊斯發(fā)明集成電路IC，將多個晶體管集成到硅芯片上。到1964年CDC集成卡性能達(dá)到每秒執(zhí)行300萬條指令，是當(dāng)時最快超級計算機(jī)。

1971年，出現(xiàn)第一個單芯片CPU，即微處理器Intel 4004，集成了2300個晶體管，每秒能進(jìn)行9萬次操作，這個處理器證明復(fù)雜的CPU可以裝在一個芯片上，使計算機(jī)更小、更便宜、更容易獲得，并使英特爾進(jìn)入了如今占據(jù)主導(dǎo)地位的處理器市場，徹底革新了電子技術(shù)，開啟了微型計算機(jī)時代。

1975年，MITS公司推出了一款具有開創(chuàng)性的微型計算機(jī)，該計算機(jī)采用英特爾8080 CPU，8080處理器最初的運行時鐘頻率為2 MHz（1 MHz相當(dāng)于每秒100萬次時鐘跳變，時鐘跳變并不等于相同次數(shù)的計算），常用指令的執(zhí)行時間為4到11個時鐘周期，每秒可執(zhí)行數(shù)十萬次指令。后來推出了兩個速度更快的變體，8080A-1和8080A-2，時鐘頻率分別提升至3.125 MHz和2.63 MHz。

這款電腦因其在《大眾電子》雜志封面上的亮相而名聲大噪，并由此引發(fā)了個人電腦革命。它以價格親民的套件形式出售，為微軟和蘋果的崛起奠定了基礎(chǔ)。

1977年，蘋果公司推出個人電腦Apple II，這一機(jī)型一直生產(chǎn)到1993年。該電腦使用8位處理器MOS Technology 6502，每秒可執(zhí)行280,000條指令。

1980年代以后，集成電路芯片按照摩爾定律（每18個月芯片的性能提高一倍）的預(yù)測不斷更新?lián)Q代。

2000年代出現(xiàn)了多核處理器和GPU，如AMD和Intel產(chǎn)品，支持并行處理。GPU（如NVIDIA）用于圖形和AI加速。IBM Roadrunner處理速度達(dá)到1 petaFLOP（每秒幾十萬億條指令），用于模擬。

2010至2020年代出現(xiàn)了量子和exascale計算。2019年，谷歌Sycamore實現(xiàn)量子霸權(quán)，解決特定問題比經(jīng)典計算機(jī)更快。2022年出現(xiàn)的Frontier超級計算機(jī)性能達(dá)到1.1 exaFLOP（百億億級），用于氣候和基因模擬。新興硬件如AI芯片（TPU）和量子計算機(jī)進(jìn)一步提升計算邊界，處理指數(shù)級復(fù)雜任務(wù)。

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機(jī)器算力實際上是對人類的一種解放，為科技發(fā)展走向縱深和數(shù)學(xué)應(yīng)用的最大化提供了計算基礎(chǔ)，更高更快更強(qiáng)，但同時也限制了人腦計算能力的發(fā)展。

不過不必為此焦慮，因為人雖然短時間內(nèi)算得慢但比計算機(jī)有自己的直覺和尋找解決問題途徑的優(yōu)勢。二者相加，才是無敵的。就如現(xiàn)在的人工智能，盡管能搜羅萬象進(jìn)行綜合推理，但是用它的人提不出有價值的問題，也是枉然。