Возможно, они могли бы быть более энергоэффективными, но для этого нам нужно лучше понять термодинамику вычислений
Автор: Дэвид Вольперт
В 2018 году Microsoft начала проводить интересные эксперименты с электронным оборудованием. Компания взяла огромный транспортный контейнер, набитый компьютерными серверами, и погрузила его в океан. Исследование проводилось возле Оркнейских островов в Шотландии, в нём «приняли участие» 864 стандартных сервера обработки данных. Зачем?
На то есть несколько причин, но одна из самых важных состоит в том, что намного дешевле охлаждать компьютерные сервера, когда они находятся на морском дне. Это охлаждение – немалые расходы. Точные оценки разнятся, но в настоящее время около 5 процентов всего энергопотребления в США приходится на работающие компьютеры – это огромные расходы для экономики в целом. Более того, вся энергия, используемая этими компьютерами, в конечном итоге превращается в тепло. Дополнительные расходы – выход компьютеров из строя из-за перегрева.
Эти проблемы возникают не только в области ЭВМ. Есть много «компьютеров» в природе, и они тоже требуют огромного количества энергии. Приведу довольно показательный пример: человеческий мозг — это компьютер. Он потребляет около 10–20 процентов всех калорий нашего организма. Подумайте об этом: нашим предкам в африканской саванне приходилось находить на 20 процентов больше еды каждый день только для того, чтобы эта неблагодарная капля розового желе, властно сидевшая у них на плечах, не шипела. Потребность в 20% больше еды — серьезное наказание для репродуктивной способности наших предков. Это ли не ответ на вопрос, почему интеллект так редко встречается в истории эволюции? Никто не знает — и ни у кого раньше не было математических инструментов, чтобы задать этот вопрос.
Помимо мозга есть и другие биологические компьютеры, которые тоже потребляют большое количество энергии. Например, многие клеточные системы можно рассматривать как компьютеры. В самом деле, сравнение термодинамических затрат в искусственных и клеточных компьютерах может быть чрезвычайно унизительным для современных компьютерных инженеров. Например, большая часть энергетического бюджета клетки идет на трансляцию РНК в последовательности аминокислот (то есть белков) в рибосоме клетки. Но термодинамическая эффективность этого вычисления — количество энергии, необходимое рибосоме на элементарную операцию — на много порядков превосходит термодинамическую эффективность наших нынешних искусственных компьютеров. Существуют ли «уловки», которые используют клетки, которые мы могли бы использовать в наших ЭВМ?
В общем, вопрос звучит так: почему компьютеры вообще потребляют так много энергии? Каковы фундаментальные физические законы, регулирующие взаимосвязь между точными вычислениями, выполняемыми системой, и тем, сколько энергии она требует? Можем ли мы сделать наши компьютеры более энергоэффективными, изменив способ реализации своих алгоритмов?
Это некоторые из проблем, с которыми я и мои сотрудники пытаемся решить в рамках текущего исследовательского проекта в Институте Санта-Фе. Мы не первые, кто исследует эти проблемы; они решаются уже более полутора веков, с использованием полуформальных рассуждений, основанных на том, что, по сути, было анализом в стиле «обратной стороны конверта», а не на строгих математических аргументах — поскольку соответствующая математика в то время не была полностью зрелой.
Однако эта ранняя работа также была ограничена тем фактом, что в ходе неё пытались применить статистическую физику равновесия для анализа термодинамики компьютеров. Проблема в том, что по определению равновесная система — это система, состояние которой никогда не меняется. Итак, какими бы они ни были, компьютеры определенно являются неравновесными системами. Фактически, это часто очень далекие от равновесия системы.
К счастью, совершенно независимо от этой ранней работы, за последние несколько десятилетий в области неравновесной статистической физики (тесно связанной с областью, называемой «стохастическая термодинамика») произошли некоторые крупные прорывы. Эти открытия позволяют нам анализировать всевозможные вопросы, касающиеся преобразования тепла, энергии и информации в неравновесных системах.
И они привели к поразительным прогнозам. Например, теперь мы можем вычислить (ненулевую) вероятность того, что данная наноразмерная система нарушит второй закон, уменьшив свою энтропию, в заданный интервал времени (теперь мы понимаем, что второй закон не обязательно утверждает, что энтропия замкнутой системы не может уменьшаться: это относится только к ожидаемой энтропии) Здесь нет никаких противоречий, возникающих из полуформальных рассуждений; вместо этого есть сотни рецензируемых статей в ведущих журналах, большая часть которых связана с экспериментальным подтверждением теоретических предсказаний.
Теперь, когда у нас есть подходящие инструменты для работы, мы можем полностью формально вернуться ко всей теме термодинамики вычислений. Это уже было сделано для стирания битов, предмета озабоченности Ландауэра и других, и теперь у нас есть полностью формальное понимание термодинамических затрат на стирание битов (которые оказываются на удивление тонкими).
Однако информатика выходит далеко за рамки подсчета количества стирания битов в данном вычислении. Благодаря достижениям в области неравновесной статистической физики мы теперь можем исследовать остальную часть информатики с термодинамической точки зрения. Например, переходя от битов к схемам, мы с моими сотрудниками получили подробный анализ термодинамических затрат на «прямолинейные схемы». Удивительно, но этот анализ привел к новым расширениям теории информации. Более того, в отличие от анализа, впервые предложенного Ландауэром, этот анализ термодинамических затрат цепей является точным, а не только нижней границей.
Традиционная информатика — это компромисс между ресурсами памяти и количеством временных шагов, необходимых для выполнения данного вычисления. В свете вышеизложенного кажется, что при выполнении вычислений может быть гораздо больше термодинамических компромиссов, чем это было оценено в традиционной информатике, включая термодинамические затраты в дополнение к затратам на ресурсы памяти и количество временных шагов. Такие компромиссы применимы как к искусственным, так и к биологическим компьютерам.
Ясно, что для развития этой современной «термодинамики вычислений» предстоит сделать очень многое.
Оригинал: Pocket
