Komputery biologiczne zużyłyby znacznie mniej energii niż prąd

Czy można mieć tysiące niezależnych „procesorów żółwi” do pracy równolegle? Biologia ludzka może być znacznie bardziej energooszczędna niż obecne obliczenia.

Nowoczesne komputery są triumfem technologii. Pojedynczy układ komputerowy zawiera tysiące milionów tranzystorów skali nanometrycznych, które działają wyjątkowo uczcio i w tempie milionów operacji na sekundę.

Jednak duża prędkość i niezawodność to koszty Znaczne zużycie energii. Centra danych i krajowe urządzenia komputerowe, takie jak komputery i telefony komórkowe, stanowią około 3% globalnego zapotrzebowania na energię elektryczną, a wykorzystanie AI prawdopodobnie zwiększy zużycie.

Ale co, gdybyśmy mogli przepisać, jak działają komputery, aby mogły wykonywać zadania obliczeniowe tak szybko, jak dzisiaj, wydając znacznie mniej energii?- pyta Heiner LinkeNIE .

W tym przypadku, Natura może zaoferować nam potencjalne rozwiązania.

W 1961 r. Naukowiec IBM Rolf Landauer Doprowadziło to do pytania, czy musimy wydać tyle energii na obliczanie zadań.

Ekspert stworzył limit Landauera, który stwierdza, że ​​pojedyncze zadanie obliczeniowe – na przykład ustawianie trochę, najmniejsza jednostka informacji komputerowych, aby mieć wartość zero lub jednego – musi wydać około 10^{– –}²¹ dżule (j) autorstwa Energia.

Jest to bardzo niewielka ilość, pomimo wielu tysięcy milionów zadań wykonanych przez komputery. Gdybyśmy mogli użyć komputerów do tych poziomów, nie dotyczyłaby ilości energii elektrycznej stosowanej w obliczeniach i resztkowym zarządzaniu ciepłem z systemami chłodzenia.

Jest jednak w przeciwnym razie. Aby wykonać operację bitów w pobliżu limitu Landauera, musi tak być wykonane w nieskończenie powolny sposób. Oczekuje się, że obliczanie w jakimkolwiek skończonym okresie kosztuje dodatkową kwotę proporcjonalną do tempa, do którego składania obliczeń. Innymi słowy, Im szybciej przetwarzanie, tym więcej energii jest używana.

Niedawno zostało to wykazane przez doświadczenia stworzone w celu symulacji procesów obliczeniowych: rozpraszanie energii zaczyna się zwiększać, gdy wykonuje więcej niż jedną operację na sekundę.

Procesory, które działają z prędkością zegara miliarda cykli na sekundę, co jest typowe w obecnych półprzewodnikach, zużywają około 10^{– –}¹¹J po stopniu – około dziesięć miliardów razy więcej niż limit Landauera.

Rozwiązanie może wyobrazić sobie komputery w zasadniczo inny sposób. Powód przez które tradycyjne komputery działają w bardzo szybkim tempie to fakt, że działają w szeregu – Jedna operacja na raz. Jeśli zamiast tego można było użyć dużej liczby „komputerów” działających równolegle, każdy może działać znacznie wolniej.

Na przykład może zostać zastąpiony procesor „zając”, który wykonuje tysiąc milionów operacji w ciągu sekundy, Millo miliony „żółwi” procesorówKażdy zajmuje całkowitą sekundę, aby wykonać swoje zadanie, przy znacznie niższych kosztach energii według działalności.

Badanie w Natura W 2023 r. Był Coiner Linke, coutor pokazał, że komputer może następnie działać w pobliżu limitu Landauera, wykorzystując mniej zamówień energii niż obecne komputery.

Moc żółwia

Czy można mieć tysiące milionów niezależnych „komputerów” do pracy równolegle? Zapytał śledczy.

Przetwarzanie równoległe do mniejszej skali – wyjaśnia – jest już używane dzisiaj, na przykład, gdy około 10 000 graficznych jednostek przetwarzania lub GPU pracuje jednocześnie w celu szkolenia modeli sztucznej inteligencji.

Nie jest to jednak robione w celu zmniejszenia prędkości i zwiększenia efektywności energetycznej, ale z konieczności. Granice zarządzania ciepłem uniemożliwiają dalsze zwiększenie mocy obliczeniowej jednego procesora, więc procesory są używane równolegle.

Alternatywny system obliczeniowy, który jest znacznie bliżej To, co było konieczne, aby zbliżyć się do limitu Landauera, jest znane jako Biokomputacja oparta na sieci. Wykorzystuje biologiczne białka motoryczne, które są małymi maszynami, które pomagają wykonywać zadania mechaniczne w komórkach.

System ten obejmuje kodowanie zadania obliczeniowego w nanofablowanym labiryncie kanałów ze starannie zaprojektowanymi skrzyżowaniami, które zwykle są wykonane ze wzorów krzemowych ciastek. Wszystkie możliwe ścieżki przez labirynt są badane równolegle przez bardzo dużą liczbę długich, podobnych do nazywanych cząsteczek drutu Biofilamentosktóre są karmione przez białka motoryczne.

Każdy włókno ma tylko kilka nanometrów i około mikrometru długości (1000 nanometrów). Każdy działa jako indywidualny „komputer”, kodując informacje poprzez swoją pozycję kosmiczną w labiryncie.

Ta architektura jest szczególnie odpowiednia do rozwiązywania problemów kombinatoryjnych, które są podane. To jest około Problemy z wieloma możliwymi rozwiązaniamitakie jak programowanie zadań, które są bardzo wymagające dla komputerów w szeregu.

Bardziej wydajne biokomputery

Doświadczenia to potwierdzają Biokomputer tego typu wymaga od 1000 do 10 000 razy mniej energii na obliczenia niż procesor elektroniczny.

Jest to możliwe, ponieważ same biologiczne białka motoryczne ewoluowały w taki sposób Nigdy więcej energii niż to konieczne wykonać swoje zadanie do wymaganego tempa. To zwykle jest kilkaset kroków na sekundę, jeden Milion razy wolniej niż tranzystory.

Obecnie naukowcy zbudowali tylko małe komputery biologiczne, aby udowodnić tę koncepcję. Być konkurencyjnym z komputerami elektronicznymi pod względem prędkości i obliczeń oraz badaj dużą liczbę możliwych rozwiązań równolegle, Bio -komputacja oparta na sieci należy zwiększyć.

Szczegółowa analiza pokazuje, że powinna to być możliwe w przypadku obecnej technologii półprzewodników i może skorzystać z innej wielkiej zalety biomolekuł w odniesieniu do elektronów, a mianowicie ich zdolności do transportu indywidualnych informacji, na przykład w postaci etykiety DNA.

Jest jednak wiele przeszkody Wspinaczka na te maszyny, w tym Naucz się dokładnie kontrolować każdą bioofilamenty, zmniejszyć ich poziomy błędów i integruj je z obecną technologią.

Jeśli w nadchodzących latach można przekroczyć tego rodzaju wyzwania, wynikające z tego procesory mogą rozwiązać określone rodzaje trudnych problemów obliczeniowych przy wyjątkowo obniżonych kosztach energii.

„Neomorficzne obliczenia”

Alternatywnie jest to ciekawe ćwiczenie porównanie zużycia energii w ludzkim mózgu. Mózg jest często uznawany za bardzo energooszczędny, przy użyciu tylko kilku watów – znacznie mniej niż modele AI – dla operacji takich jak oddychanie lub myślenie.

Jednak nie wydają się być podstawowymi fizycznymi elementami mózgu, które oszczędzają energię. Strzelanie synapsy, które można porównać do jednego etapu obliczeniowego, faktycznie zużywa w przybliżeniu taką samą ilość energii, jakiej potrzebuje tranzystor.

Jednak architektura mózgu jest wysoce powiązana i działa zasadniczo inaczej niż procesory elektroniczne i biofomputery oparte na sieci. SAK, które są podane obliczeniami neuromorficznymi próbuje naśladować ten aspekt operacji mózgu, ale używa nowych rodzajów sprzętu komputerowego w przeciwieństwie do biokompuacji.

Bardzo interesujące byłoby porównanie architektur neuromorficznych z limitem Landauera, aby sprawdzić, czy w przyszłości można przenieść ten sam rodzaj wiedzy na temat biokompuacji. Jeśli tak, może to być również klucz do ogromnego skoku przed wydajnością komputerową w nadchodzących latach.