Modern Calculatoare sunt un triumf al tehnologiei. Un singur cip de computer conține miliarde de tranzistoare cu scalare nanometre care funcționează extrem de fiabil și cu o rată de milioane de operații pe secundă.
Cu toate acestea, această viteză mare și fiabilitate costă un consum semnificativ de energie: centrele de date și aparatele IT de uz casnic, cum ar fi calculatoarele și smartphone -urile 3% din cererea globală de energie electricăși utilizarea AI este probabil să conducă și mai mult consum.
Dar dacă am putea reproiecta modul în care funcționează calculatoarele, astfel încât acestea să poată îndeplini sarcini de calcul la fel de repede ca astăzi, în timp ce folosim mult mai puțină energie? Aici, natura ne poate oferi câteva soluții potențiale.
Omul de știință IBM Rolf Landauer a abordat întrebarea dacă trebuie să cheltuim atât de multă energie pentru sarcinile de calcul în 1961. El a venit cu limita Landauer, care afirmă că o singură sarcină de calcul – de exemplu, setarea puțin, cea mai mică unitate de informații despre computer, să aibă o valoare de zero sau una – trebuie să cheltuiască aproximativ 10⁻²¹ joule (j) de energie .
Înrudite: Istoria computerelor: o scurtă cronologie
Aceasta este o sumă foarte mică, în pofida numeroaselor miliarde de sarcini pe care le îndeplinesc calculatoarele. Dacă am putea opera calculatoare la astfel de niveluri, cantitatea de energie electrică folosită în calcul și gestionarea căldurii reziduale cu sisteme de răcire nu ar fi deloc îngrijorătoare.
Cu toate acestea, există o captură. Pentru a efectua o funcționare în apropierea limitei Landauer, trebuie să fie efectuată infinit încet. Se preconizează că calcularea în orice perioadă de timp finită va costa o sumă suplimentară care este proporțională cu rata la care se efectuează calculele. Cu alte cuvinte, cu cât este mai rapid calculul, cu atât se folosește mai multă energie.
Mai recent, acest lucru a fost demonstrat prin experimente Configurat pentru a simula procesele de calcul: disiparea energiei începe să crească măsurabil atunci când efectuați mai mult de aproximativ o operație pe secundă. Procesoarele care funcționează cu o viteză de ceas de un miliard de cicluri pe secundă, ceea ce este tipic în semiconductorii de astăzi, folosesc aproximativ 10⁻¹J pe bit – de aproximativ zece miliarde de ori mai mult decât limita Landauer.
O soluție poate fi proiectarea computerelor într -un mod fundamental diferit. Motivul pentru care calculatoarele tradiționale funcționează într -un ritm foarte rapid este acela că funcționează în serie, o operațiune la un moment dat. Dacă în schimb, s -ar putea folosi un număr foarte mare de „computere” care funcționează în paralel, atunci fiecare ar putea funcționa mult mai lent.
De exemplu, s -ar putea înlocui un procesor „Hare” care efectuează un miliard de operațiuni într -o secundă cu un miliard de procesoare „țestoasă”, fiecare luând o secundă completă pentru a -și face sarcina, cu un cost energetic mult mai mic pe operațiune. O hârtie din 2023 pe care am coautorizat-o a arătat că atunci un computer ar putea atunci operează lângă limita Landauerfolosind comenzi de mărime mai puțină energie decât calculatoarele de astăzi.
Puterea țestoasei
Este chiar posibil să ai miliarde de „computere” independente care să funcționeze în paralel? Prelucrarea paralelă pe o scară mai mică este folosită în mod obișnuit deja astăzi, de exemplu, atunci când aproximativ 10.000 de unități de procesare grafică sau GPU -uri rulează în același timp pentru formarea modelelor de inteligență artificială.
Cu toate acestea, acest lucru nu este făcut pentru a reduce viteza și a crește eficiența energetică, ci mai degrabă din necesitate. Limitele gestionării căldurii fac imposibilă creșterea în continuare a puterii de calcul a unui singur procesor, astfel încât procesoarele sunt utilizate în paralel.
Un sistem alternativ de calcul care este mult mai aproape de ceea ce ar fi necesar pentru a aborda limita Landauer este cunoscut sub numele de biocomputare bazată pe rețea. Utilizează proteinele motorii biologice, care sunt mașini minuscule care ajută la îndeplinirea sarcinilor mecanice în interiorul celulelor.
Acest sistem implică codificarea unei sarcini de calcul într -un labirint nanofabricat de canale cu intersecții atent proiectate, care sunt de obicei realizate din modele de polimeri depuse pe napolitane de siliciu. Toate căile posibile prin labirint sunt explorate în paralel printr-un număr foarte mare de molecule lungi asemănătoare firului numit biofilamente, care sunt alimentate de proteinele motorii.
Fiecare filament are doar câțiva nanometri în diametru și aproximativ un micrometru lung (1.000 de nanometri). Fiecare acționează ca un „computer” individual, codificând informații prin poziția sa spațială în labirint.
Această arhitectură este deosebit de potrivită pentru rezolvarea așa-numitelor probleme combinatorii. Acestea sunt probleme cu multe soluții posibile, cum ar fi sarcinile de planificare, care sunt foarte solicitante din punct de vedere calcul pentru calculatoare seriale. Experimentele confirmă că un astfel de biocomputer necesită între 1.000 și 10.000 de ori mai puțină energie pe calcul decât un procesor electronic.
Acest lucru este posibil, deoarece proteinele motorii biologice sunt ele însele evoluate pentru a nu folosi mai multă energie decât necesară pentru a -și îndeplini sarcina la ritmul necesar. Acesta este de obicei câteva sute de pași pe secundă, de un milion de ori mai lent decât tranzistoarele.
În prezent, Doar mici computere biologice au fost construite de cercetători pentru dovediți conceptul. Pentru a fi competitiv cu calculatoarele electronice în ceea ce privește viteza și calculul și explorați un număr foarte mare de soluții posibile în paralel, biocomputația bazată pe rețea trebuie să fie extinsă.
O analiză detaliată Arată că acest lucru ar trebui să fie posibil cu tehnologia actuală a semiconductorului și ar putea profita dintr -un alt mare avantaj al biomoleculelor față de electroni, și anume capacitatea lor de a transporta informații individuale, de exemplu sub forma unei etichete ADN.
Cu toate acestea, există numeroase obstacole în ceea ce privește scalarea acestor mașini, inclusiv învățarea modului de a controla precis fiecare dintre biofilamente, reducerea ratelor de eroare și integrarea acestora cu tehnologia actuală. Dacă aceste tipuri de provocări pot fi depășite în următorii câțiva ani, procesoarele rezultate ar putea rezolva anumite tipuri de probleme de calcul provocatoare cu un cost energetic redus masiv.
Calculare neuromorfică
În mod alternativ, este un exercițiu interesant pentru a compara consumul de energie în creier uman. Creierul este adesea salutat ca fiind foarte eficient din punct de vedere energetic, Folosind doar câțiva wați – mult mai puțin decât modelele AI – pentru operațiuni precum respirația sau gândirea.
Cu toate acestea, nu pare să fie elementele fizice de bază ale creierului care economisesc energie. Aruncarea unei sinapse, care poate fi comparată cu o singură etapă de calcul, folosește de fapt aproximativ aceeași cantitate de energie pe care un tranzistor necesită pe bit.
Cu toate acestea, arhitectura creierului este foarte foarte interconectată și funcționează fundamental diferit atât de procesoare electronice, cât și de biocomputere bazate pe rețea. Așa-numit Calculare neuromorfică Încercări de a imita acest aspect al operațiunilor creierului, dar folosind tipuri noi de hardware computer, spre deosebire de biocomputing.
Ar fi foarte interesant să se comparăm arhitecturile neuromorfe cu limita Landauer pentru a vedea dacă aceleași tipuri de idei de la biocomputing ar putea fi transferabile aici în viitor. Dacă da, și ea ar putea ține cheia unui salt uriaș înainte în eficiența energetică computerizată în anii următori.
Acest articol editat este republicat din Conversația sub licență Creative Commons. Citiți Articol original.
Comentarii recente