Niklaus Wirth, 금융 컴퓨팅이 지구를 구하는 데 어떻게 도움이 되는지

슬프게도 최근 몇 명의 컴퓨팅 전문가가 세상을 떠났으며, 이는 50년대, 60년대, 70년대의 많은 선구자들이 수명을 다한 것을 고려하면 놀라운 일이 아닙니다. 내 눈에 들어온 사람은 바로
니클라우스 워스 who departed this world on New Year’s Day. He was a Swiss computer scientist, associated most with ETH Zurich, but he also had sixties Silicon Valley pedigree. He obtained
his PhD at the highly regarded  Electrical Engineering and Computer Science Department at Berkeley, and then became Associate Professor in Computer Science at Stanford for a time.

Wirth는 주목할만한 이유는 다음과 같습니다.
그에 대한 위키 페이지 그는 9개의 언어를 디자인하는 데 도움을 주었다고 합니다. 9개 언어입니다. 확실히, 그 자신의 일이 전부는 아닙니다! 다른 사람들도 참여했지만 그것은 매우 인상적이었습니다.

The first of two languages of Wirth that I have most familiarity with includes ALGOL from the 1960s, though in his case specifically the W variant which brought complex datatypes and dynamic and recursive data structures such as lists, trees and graphs to
ALGOL’s scalars and arrays. The W is important, because ALGOL W got supplanted by the more complicated and ultimately unsuccessful rival ALGOL 68 implementation. However, Wirth’s ALGOL W descendent, the Pascal programming language and ultimately the commercially
supported Delphi (built on an object-oriented version of Pascal), became highly successful algorithmic languages during the 1970s.

가볍고 쉽게 사용할 수 있는 알고리즘 프로그래밍에 대한 Wirth의 헌신은 다음과 같은 다소 도발적인 논평으로 인해 내 눈길을 사로잡았습니다.

인기 인플루언서 금융 퀀트의 소셜 미디어 게시물관련 /트레이더/포트폴리오 관리자
The Register에 실린 Wirth의 사망 기사, 그는 간단히 "[Wirth에 관한 기사는] 정확했습니다.
부푼 소프트웨어. 마이크로소프트가 생산하는 모든 제품을 보십시오.”

포스터의 Microsoft 비웃음은 Elon Musk의 영향력 있는 동료가 게시한 최근 ​​트윗을 생각나게 했습니다.

1973 :

– 그 4KB의 RAM으로 무엇을 하고 있나요?

– 달에 사람 보내기

2019

– 16GB RAM과 102% CPU로 무엇을 하고 계시나요?

– Excel 어딘가에 대화 상자가 열려 있습니다.

Now, Microsoft are getting an unnecessarily rough ride by these commentators, though they’re big enough to take it, because in my view “bloat” is a common feature of 20th Century computing. For example, look at the virtual machines and sizeable memory/CPU
requirements of popular languages Java and Python. As applications in these and other languages modernize and scale to cloud, the bloated software becomes bloated

FinOps 대차대조표. The addiction then escalates by an order of magnitude when Generative AI adds to the mix, with its massive compute overheads. Key training and inference processes require powerful specialized hardware, GPUs, which are getting scarcer
and more problematic to source.

Therefore, in addition to escalating costs from inefficient use of memory and compute, particularly but not exclusively for data intensive applications, draws excess energy consumption, and creates environmental impact. Geopolitical tensions might also
arise as powerful nations and economies compete for compute, such as those at play in the South China Sea, relating to the strategic importance of TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company).  

Here’s where Wirth and the finance industry comes into play. Pascal and Delphi were well utilized in financial services (note the Swiss connection!), as were other lightweight “terse” languages, while the 1970s engineers built their hyper-efficient rocket
science. Another language in which Wirth had a hand was the vector language APL, designed by Canadian Kenneth Iverson. Wirth was academic supervisor of the “interpreter for Iverson Notation,” a fundamental part of APL, aka
프로그래밍 언어. 그만큼
Morgan Stanley가 결실을 맺은 APL의 A는 나중에 K가 되고 궁극적으로 Q가 됩니다. When you see live trading prices and real-time analytics from your banks and brokers, particularly
in equities, FX and other high frequency assets, such are the languages used, lightweight, terse and very efficient.  

This matters because as we tackle the bloat problem of the software that runs the world, including the new algorithms of GenAI, it is to these types of concise, tight languages and libraries, practised and proven in finance, to which data centers, Cloud
Service Providers (CSPs), and many others will turn.

니클라우스 워스의 명복을 빕니다. Wirth 교수가 동의했을 것으로 생각되는 두 사상가의 말을 인용하면서 마무리하겠습니다.

– C.A.R. Hoare, “There are two ways of constructing a software design: One way is to make it so simple that there are obviously no deficiencies, and the other way is to make it so complicated that there are no obvious deficiencies. The first method is far
더 어렵다."

현대 소프트웨어의 너무 많은 부분이 후자입니다.

– 앙투안 드 생텍쥐페리: “더 이상 더할 것이 없을 때가 아니라 더 이상 뺄 것이 없을 때 완벽에 도달합니다.”  

새로운 기능과 기능이 혁신을 주도하는 세상에서는 다소 반직관적이지만 단순성은 상당한 이점을 제공합니다.

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• 출처: https://www.finextra.com/blogposting/25519/niklaus-wirth-and-how-financial-computing-can-help-save-the-planet?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs