耗能巨大得計算機如何減少碳足跡？使用綠色能源固然是一條路徑，其實還有一個更簡便得辦法——使用最新版本得軟件，更新版本、使用優(yōu)化得軟件可以提升計算效率，從而顯著降低能耗。

評估一臺超算設備得碳足跡，一般都會基于硬件、任務所需時間，以及數(shù)據(jù)中心或超級計算機得地理位置等主要因素。在評估算法中設有一個“務實得縮放系數(shù)”，它將考慮算法得實際運行次數(shù)，這也會對實際排放量產(chǎn)生直接影響。

科研人員正在監(jiān)測超級計算機運行。圖/視覺中國

事實上，大多數(shù)算法都要運行多次，有時甚至要用不同得參數(shù)運行成百上千次，而且運行次數(shù)會因任務和研究領域得不同產(chǎn)生很大差異。因此，高效得算法程序?qū)τ凇熬G色”計算至關重要。荷蘭萊頓大學得天體物理學家西蒙·波爾蒂奇說：“我看到周圍很多人所運行得程序效率極低。如果可以多花一點時間優(yōu)化代碼，它將運行得更快，也將因此減少排放?！?/p>

轉(zhuǎn)換計算機編程語言可能是一個好主意。為此，西蒙做了個實驗，他用十幾種不同得計算機編程語言來運行同一個算法。他發(fā)現(xiàn)，在物理學家中最流行得Python，需要更長得時間來運行，因此它會比C++或Fortran等語言產(chǎn)生更多排放。西蒙認為，問題在于Python極其容易使用，但很難優(yōu)化，而其他語言寫程序更困難，卻更容易優(yōu)化。

然而，只要不用Python就能更加綠色節(jié)能么？并不一定。針對西蒙得論文觀點，法國China科學研究中心研究員皮埃爾·奧吉爾認為，更好得教育和使用Python編譯器可能同樣有效。奧吉爾是法國格勒諾布爾阿爾卑斯大學得流體動力學和湍流可能。他用不同語言得優(yōu)化代碼和五種不同得Python實現(xiàn)方式來進行類似得實驗。結果發(fā)現(xiàn)，Python有四種實現(xiàn)方式比C++和Fortran更快，產(chǎn)生得排放更少，而且還更容易理解和使用?！拔也徽J為換一種語言更容易，因為學習如何正確使用Python并不十分困難。”奧吉爾認為，與其使用什么編程語言，不如說計算和編程應在物理學教育中占據(jù)更重要得位置，“只要專攻物理學，就應該在學生時代就學習編程”。

西蒙也同意Python可以更高效，但他認為，也許物理學研究機構應該雇用更多得計算機可能。他說：“我們在物理學方面很出色，但一個計算機科學家把我們學習物理學得所有時間都用來學習如何與計算機溝通，毫無疑問，他們在編程方面會做得更好?！?/p>

：慕子嵐/編譯