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会员注册运算方式的改变意味着软件公司需要了解硬件的雇员。
作者：Sam Blackman
不管我们之前是否知道，我们都一直依赖着“摩尔定律”（“Moore’s Law”）。早在上世纪60年代，英特尔（Intel）联合创始人戈登•摩尔（Gordon Moore）注意到，能被置于一块集成电路上的廉价晶体管数量每两年就翻一番。
这就意味着中央处理器，又名CPU——驱动电脑性能的芯片——的速度每两年就提高一倍。这一惊人的科技进步速度维持了40多年。
我们今天随身携带的手机比我们10年前购买的顶级台式电脑功能更强大（而且价格更便宜），我们将此视为理所当然，这可以用摩尔定律来解释。不到10年间，网络从一个阅读丑陋文本页的地方变成了观看高清电视节目的地方，对此我们毫不惊讶，这也可以用摩尔定律来解释。
然而，在40年之后，摩尔定律正在减速。我们最终到了这样一个时刻：更快的中央处理器消耗了太多电能，而且制造它们以获得更高的频率变得太昂贵。这一技术压力将从根本上改变我们在今后数年里制造电脑和编写软件的方式。
今后，电脑将通过增加额外的一同解决问题的中央处理器来提高速度。这就是为何我们现在更多的听说CPU中核的数量，而不是我们电脑中的中央处理器有多快。英特尔和Nvidia等巨头正竞相创造新的“海量并行解决方案”，该方案由多达240个单独的中央处理器组成，根据其设计，这些中央处理器将一道解决问题。
不幸的是，编写在海量并行系统上运行良好的软件极为困难。工程师需要弄明白如何将大问题拆分成较小的部分，以便单个中央处理器同时处理问题；如何使所有单个中央处理器互相配合；以及如何将所有工作集合成一个实用的产出。
在不久前于加利福尼亚州帕罗奥图市举行的Hot Chips微处理器设计大会上，斯坦福大学（Stanford University）校长约翰•亨尼斯（John Hennessey）称平行运算为“计算机科学中最大的难题”。
直到今天，工程师们仅解决了使用平行系统的小部分问题，这并不是因为他们尝试得不够多。微软（Microsoft）和英特尔认为解决平行运算问题极为重要，它们投资了2000万美元，为加州大学伯克利分校（University of California Berkeley）以及伊利诺伊大学（University of Illinois）厄本那-香槟分校（Urbana-Champaign）平行运算研究中心提供资金。
不论困难与否，运算的未来将在于海量并行系统。一些聪明的公司已经在利用海量并行系统交易股票、搜寻石油并提供线上视频游戏。在Elemental Technologies，我们正开发软件帮助专业人士比以前更快、更经济的处理视频文件。
要打造能利用上述海量平行系统的团队，软件公司将不得不重新考虑它们雇用的工程师的类型。它们将需要在硬件设计和低级的“靠近金属”设计方面有经验的人才：理解这些新的海量平行构架的运作，并懂得如何将问题平行化的工程师。现在，具备上述技能的程序员严重短缺。
不过，有一群杰出的工程师甚至没有意识到自己的未来在于为软件公司效力。这就是那些在芯片公司和新创企业就职、专攻嵌入式系统和集成电路等领域——在这些领域，平行处理范式已经被使用多年，因为这就是物理设备运作的方式——的数码硬件工程师。最聪明的软件公司将在今后几年内尽快抢夺尽可能多这样的工程师，并让他们开发能利用未来的电脑之软件。
不利用这一资源的公司将发现自己被那些利用了这一资源的竞争对手开发的更快、更便宜、更智能的软件击溃。
Sam Blackman是位于俄勒冈州波特兰市的Elemental Technologies的首席执行官，该公司致力于开发帮助计算机更高效转化视频的海量平行软件。
译者：熊静