要算得比计算机还快，通常需要借助特定的算法或技术。以下是一些可能的方法：
使用更高效的算法
优化算法：针对特定问题，可以设计和使用更高效的算法。例如，在搜索问题中，A*搜索算法通常比简单的广度优先搜索（BFS）要快得多。
启发式算法：如遗传算法、模拟退火等，这些算法在处理复杂问题时，能够在合理的时间内找到近似最优解。
并行计算
多线程：利用多核处理器的多线程能力，将一个大任务分解成多个小任务并行处理，可以显著提高计算速度。
分布式计算：通过多台计算机协同工作，将任务分配给不同的计算节点，可以处理更大规模的数据和问题。
利用硬件特性
专用硬件：使用针对特定计算任务优化的硬件，如图形处理单元（GPU）在图形渲染和某些科学计算中表现出色。
量子计算：量子计算机利用量子位（qubit）的特性，可以在某些特定任务上实现指数级的加速。例如，谷歌的“悬铃木”量子处理器在特定问题上比最快的超级计算机快一千万倍以上。
算法优化
减少计算复杂度：通过数学技巧和算法设计，减少算法的时间复杂度和空间复杂度，从而提高计算效率。
预处理和后处理：对数据进行有效的预处理和后处理，减少不必要的计算量。
软件优化
编译器优化：使用高级编译器对代码进行优化，如循环展开、向量化指令等，可以提高程序的执行效率。
代码剖析：通过剖析代码，找出性能瓶颈并进行针对性优化。
人工智能和机器学习
模型压缩：通过模型剪枝、量化等技术，减小机器学习模型的大小和计算量，使其在硬件资源有限的情况下也能高效运行。
加速芯片：使用专门针对AI计算的芯片，如TPU（Tensor Processing Unit），可以显著提高AI计算的效率。
总结来说，要算得比计算机还快，需要在算法设计、硬件选择、并行计算等多个方面进行综合优化。对于特定任务，可能需要结合多种方法才能达到最佳效果。