每當我聽到有人大談特談我們現在的計算機要比上世紀 60 年代阿波羅登月時期的計算機強大得多時，我都會感到震驚。這些比較通常嚴重低估了差異。

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1961 年，世界上的一些大學已經購買了 IBM 7090 大型機。7090 系列是第一個全晶體管計算機系列，以今天的貨幣計算，它的成本為 2000 萬美元，相當于今天的頂級筆記本電腦的 6000 倍。它的早期買家通常將計算機作為整個校園的共享資源來部署。很少有用戶能幸運地每周獲得一小時的計算機時間。

7090 的時鐘周期為 2.18 微秒，因此其工作頻率略低于 500 KHz。但在那個年代，計算機指令沒有流水線執行，所以大多數指令需要一個以上的時鐘周期來執行。一些整數運算需要 14 個時鐘周期，而一個浮點運算可能需要 15 個時鐘周期。因此，通常估計 7090 每秒鐘可以執行約 10 萬條指令。而大多數現代計算機的 CPU 核心能夠以每秒 30 億條指令的速度持續運行，甚至其峰值速度要快得多。這就是 3 萬倍的差距，所以一個有四核或八核的現代芯片很容易達到比 7090 快 10 萬倍的運算速度。

與 1961 年那個得到一小時計算機時間的幸運兒不同，你可以一直運行你的筆記本電腦，每周你可以累計得到超過 1900 年的 7090 計算機時間。(我不想問其中有多少時間是花在“我的世界”游戲上的)。

繼續這個比較，考慮一下訓練流行的自然語言人工智能模型 GPT-3 所需的指令數量。在云服務器上執行這些指令相當于 355 年的筆記本電腦時間，這在 7090 上就是超過 3600 萬年。當你等待這項工作完成時，你會需要大量的咖啡。

但是，說真的，這種比較對今天的電腦還是不公平的。你的筆記本電腦可能有 16 GB 的主內存。而 7090 的最大內存為 144 KB。要運行同樣的程序，需要將大量的數據從 7090 中換入換出，而且必須使用磁帶來完成。當時最好的磁帶機的最大數據傳輸率為每秒 60KB。雖然一臺 7090 計算機上可以連接 12 個磁帶設備，但這個速率是在它們之間共享的。而且，這種共享需要一組人類操作員來交換驅動器上的磁帶;以這種方式讀取(或寫入)16GB 的數據將需要三天時間。因此，與今天的速度相比，數據傳輸也慢了大約 10 萬倍。

所以現在 7090 看起來運行速度是你 2021 年的筆記本電腦的千萬億分之一(10-15)。在現代的筆記本電腦上運行一周的計算任務，就算是 7090 從宇宙誕生就開始運行也做不完。

但等等，不止如此。筆記本電腦中的每個核心都有內置的 SIMD(單指令、多數據)擴展，在用于向量運算時可以大幅提升浮點運算速度。而在 7090 上甚至沒有這些東西的影子。然后是 GPU，最初用于圖形加速，但現在用于大部分的人工智能學習，如訓練 GPT-3。最新的 iPhone 芯片 A15 Bionic 上就不止一個 GPU，而是有五個 GPU，以及一個額外的神經引擎，在我們所做的所有其他比較的基礎上，它可以每秒運行 15 萬億次算術運算。

短短 60 年的差異讓人難以置信。但我想知道，我們是否有效地利用了所有這些計算能力，可以像我們的祖先從紙筆到 7090 的飛躍那樣做出改變?

這篇文章將以《摩爾如此之多》為題發表在 2022 年 1 月的印刷版上。