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一故事对英特尔照成影响的真正原因归结于英特尔的反应

对于英特尔这一问题不在于问题本身，而在于如何处理这一问题的出现。回到之前提到的案例，如果你收到一封来自一位非常牛的编辑的电子邮件，告诉你在整个网站中不小心误写了一个大写字母，你会有什么反应？

可能你会悄悄地找到这一错误，且修正它。但英特尔没有做到这一点。就像报纸上的修正一样，芯片中的错误基本上是决定性的。（嗯，除非你使用类似可编程数组的东西。）他们能够做到的最好方式就是在将来的版本中消除这一错误。虽然软件可以在一定程度上缓解这一问题，但如果芯片出现问题，也无法完全修正它，除非替换芯片。说白了，浮点误差虽然糟糕，但宏观上看是微小的。

这就像你拥有一台计算器，在你使用计算器的整段时间里，它都会给你一个错误答案。根据现代处理器对比，最近的处理器都受到 Meltdown 和 Spectre 的困扰，（在过去 20 年中发布的大多数 Intel，Power Architecture 和 ARM 芯片的设计中都包含了前者），这些缺陷总体上的破坏性非常大。

它们不是理论上的问题，它们是基本的安全风险。修复这两个缺陷所发现问题的解决方案意味着硬件和软件制造商必须关闭处理器的一些功能，从而导致人们的计算机运行速度变慢。在某些使用（如云计算）中，这样的更改实际上意味着使用同一处理器将花费您更多的钱和时间来执行相同的工作。除了重复性损害之外，英特尔仍然试图修复这些缺陷。

那么又该如何看待浮点错误呢？发现它的学者 Thomas Nicely 认为，虽然这对他来说的确是个问题，但是当时的计算机处理器非常复杂。这意味着如果他没有特意探索的话，这个问题可能不会被人发现。“目前这一代的微型处理器已经变得非常复杂，已经不可能完全调试一个处理器了。”他在 1995 年初告诉《PC 杂志》。但英特尔当然可以把事情处理得更好。正如数学家和 MATLAB 开发人员 Cleve Moler 在 2013 年所回忆的那样，英特尔最初给客户的回应有很多需要改进的地方。

按照 Moler 的说法，以下是客户支持机构发给客户的内容：

最近网上有很多关于奔腾处理器浮点缺陷的交流。对于大多数的用户来说，这不是问题。

事情是这样的，英特尔检测到奔腾处理器的除法运算精度存在一个微妙的缺陷。对于极少数情况（九十亿次中出现一回），结果的精度会降低。英特尔在对奔腾处理器进行持续测试的过程中，经过几万亿次浮点运算后，发现了这个细微的缺陷。英特尔立即对使用浮点单元的最严格的技术应用进行了测试，历时数月，我们一直未能发现任何错误。事实上，在经过大量的测试和数百万个基于奔腾处理器的系统的出货后，据我们所知，只有一个影响用户的报告实例。在这个案例中，一位数学家在做素数和倒数的理论分析时，看到小数点右边第 9 位的精度降低。

事实上，广泛的工程测试表明，一个普通的电子表格用户在每 27000 年的使用过程中可能会遇到一次使得精度降低的细微缺陷。基于这些经验观察和我们的大量测试，使用常规软件的用户不会受到影响。如果你有这种质数生成的精度问题或其他复杂的数学问题，请拨打 1 800 628-8686（国际）或者 916 356-3551。如果没有的话，您的基于奔腾处理器的系统不会遇到任何问题。在计算机的使用过程中，一旦出现这样的情况，英特尔公司将与客户共同解决。

正如我在上面指出的，英特尔非常容易遇到百万猴子问题。这段话所强调的问题是，英特尔在 Nicely 伸出援手之前就知道了这件事，并且有点放任自流。这之所以有问题，部分原因是焦点从关心这个问题的技术群体转移到了不关心它的普通消费者身上。英特尔试图把所有的压力放在消费者身上，并在当年推出了英特尔 Inside 品牌活动，以及奔腾芯片的消费者友好（和商标友好）品牌。但在试图赢得普通观众的时候，英特尔似乎暗示它不再认真对待现有的用户群。

对于那些专注于技术应用程序的人来说，浮点除法的情况造成了不确定性，而英特尔的回应不尽如人意。在 1994 年《华尔街日报》的一篇文章中，喷气推进实验室研究员戴夫·贝尔（Dave Bell）明确指出，科学界可能会因为对芯片的困扰停止使用奔腾。

“有很多人做研究，必须站在计算机模拟的基础上发表结果，”贝尔说。“也许现在的一个问题会是，‘它是不是在有问题的芯片上做出来的‘？”

（编辑：莆田站长网）

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