Godt nyt: Algoritmers ydelse stiger ofte mere end Moores lov
Forskere fra Massachusetts Institute of Technology har kigget en større bunke algoritmer igennem for at få svar på et presserende spørgsmål:
Bliver algoritmer nævneværdigt hurtigere, eller er det samme surdej, år efter år?
Svaret er, skriver universitetet på sin hjemmeside, at ved store datalogiske problemer kan 43 procent af de udvalgte algoritme-familier vise forbedringer fra år til år, som er lig med eller større end ved Moores lov.
I 14 procent af problemerne overgik forbedringen af algoritmernes ydeevne meget mere end det, der høstes fra forbedringer i hardware. Gevinsten var særlig stor for big data-problemer.
Forskerholdet kiggede på 113 familier af algoritmer, der løser det samme problem, og som er fremhævet som de vigtigste i lærebøger om datalogi.
For hver af de 113 familier rekonstruerede holdet algoritmens historie, i visse tilfælde tilbage fra 1940'erne, og noterede hver gang der kom en bedre version på banen.
I gennemsnit fandt forskerne otte algoritmer pr. familie, hvoraf et par stykker gav bedre effektivitet end forgængerne.
Forskerholdet har oprettet hjemmesiden Algorithm-Wiki.org, hvor resultaterne kan læses.
...men det er dyrt at lave god journalistik. Derfor beder vi dig overveje at tegne abonnement på Version2.
Digitaliseringen buldrer derudaf, og it-folkene tegner fremtidens Danmark. Derfor er det vigtigere end nogensinde med et kvalificeret bud på, hvordan it bedst kan være med til at udvikle det danske samfund og erhvervsliv.
Og der har aldrig været mere akut brug for en kritisk vagthund, der råber op, når der tages forkerte it-beslutninger.
Den rolle har Version2 indtaget siden 2006 - og det bliver vi ved med.
