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最近，MIT学者NeilThompson和SvenjaSpanuth发表了一篇名为“TheDeclineofComputersasaGeneralPurposeTechnology”[1]的workingpaper，重点分析了为什么摩尔定律的终结与深度学习的兴起会加速计算技术的专用化趋势。
我和Neil有一面之缘，他在伯克利哈斯商学院的博士课题就是研究IT产业对社会经济和生产力的影响。50多页的论文读着一气呵成，遂整理读书笔记加上一些我的注解投稿给唐杉老师，以飨读者。
众所周知，生产率（productivity）是衡量经济增长和经济水平的一个很重要的因素。计算机自20世纪中叶诞生以来用前所未有的速度改变着我们的生活，以美国为例，计算机技术带动了自年以来的1/3生产率增长，居功至伟。从产业发展的角度来看，通用计算的进步与普惠离不开坚实的经济后盾：一项新技术通过商业上的成功取得收益，然后继续投入创新项目进一步扩大生产；科技的进步让我们有机会用更加低廉的价格买到更强的算力。同时，经济学原理告诉我们，需求（demand）的增长会继续拉动供给（supply），这样的良性循环在过去几十年里不断地推动着通用计算产业的进步，CPU也成了芯片的代名词。Intel公司的先知GordonMoore先生预见性地提出了以他名字命名的摩尔定律，几十年增长气势如虹。
然而，当摩尔定律走向尽头[2]，通用计算发展的步伐也不得不逐渐放缓。以年为转折点，芯片的一个重要衡量指标性价比（performance/dollar）从之前的每年平均48%增长降低到了10%以下。近年来，我们正看到一些芯片设计正在朝着专用化的方向演进–对比CPU，专用芯片的适用范围很窄，但在特定领域能做得更好，性能达到数十倍甚至百倍的提升。我们看到以深度学习和比特币挖矿为代表的新技术的兴起，都将加速计算芯片技术专用化的进程–那些能得到专用芯片加速的应用将会在“快车道”上越走越快，而那些不能得到加速的应用将会随着通用计算的没落而一起停滞不前。
非常有意思的是，Neil还预言，这样的专用化趋势会最终影响到计算技术的进步，并进而影响到社会经济的发展。我深以为然，随着信息和资本流动全球化，科技发展的马太效应会越来越多地影响到社会经济的两极分化。这样的蝴蝶效应值得更多的有识之士小孩子得白癜风的原因北京中科癜风医院好嘛
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