Современные компьютеры из-за своей мощности потребляют достаточно большое количество энергии. Только в США 5% от потребляемой во всей стране энергии приходится на компьютеры. И это не считая систем охлаждения, которые предохраняют вычислительные системы и серверы от перегрева. Задача ученых — понять, как можно повысить энергоэффективность компьютеров и снизить затраты по экономике в целом. «Хайтек» перевел статью Scientific American о проблемах в термодинамическом подходе к оценке эффективности компьютеров и прорывах в области стохастической термодинамики, которые помогут снизить потребление энергии.
Проблемы энергопотребления на примере компьютеров и мозга
В настоящее время Microsoft запускает интересную серию экспериментов с элементами электронных устройств. Компания опустила на дно океана герметичный контейнер, наполненный компьютерными серверами. Последнее погружение происходило около Оркнейских островов Шотландии. На борту находилось 864 стандартных сервера для центров обработки данных Microsoft. Многие люди критиковали компанию, потому что неясно — почему Microsoft это делает?
Одна из самых важных причин заключается в том, что гораздо дешевле держать компьютерные серверы на дне моря, в прохладном месте. Это охлаждение никак не вписывается в обычные энергозатраты. Точной цифры нет, но, по некоторым данным, около 5% всего потребления энергии в США идет исключительно на потребление компьютеров, а это огромные затраты на экономику в целом. Более того, вся энергия, используемая этими компьютерами, в конечном итоге превращается в тепло. Это приводит к другим тратам: к улучшениям устройств в целях их защиты от плавления и перегрева.
Кристина Хаверкамп, DENA: цена на электроэнергию должна сильнее коррелировать c погодой: много солнца и ветра — дешево, мало — дорого
Технологии
Эти проблемы возникают не только на цифровых устройствах. Существует много естественных компьютеров, и они тоже требуют огромного количества энергии. Самый яркий пример — мозг человека. Этот компьютер использует около 10–20% всех калорий, потребляемых человеком. Просто задумайтесь: нашим предкам в африканской саванне приходилось находить на 20% больше пищи каждый день, просто чтобы обеспечивать спокойствие этого неблагодарного розового желе, которое повелительно село на их плечи.
Эта потребность добывать на 20% больше пищи была массовым наказанием за репродуктивную пригодность наших предков. Если это наказание, почему разум настолько редок в эволюционной истории? Никто не знает, и никто даже не имел математических ресурсов, чтобы задаться этим вопросом раньше.
Существуют и другие биологические компьютеры, кроме мозга. И они тоже потребляют большое количество энергии. Например, многие клеточные системы можно рассматривать как компьютеры. Действительно, сравнение термодинамических затрат искусственных и клеточных «компьютеров» может быть крайне унизительно для современных компьютерщиков. Но в то же время, например, большая часть энергетического бюджета клетки переходит в трансляцию РНК в последовательности аминокислот (то есть белков) в рибосоме клетки. Но термодинамическая эффективность этого вычисления — количество энергии, требуемое рибосомой на элементарную операцию, во много раз превосходит термодинамическую эффективность наших современных компьютеров. Существуют ли «трюки», которые используют клетки и которые мы могли бы использовать на наших искусственных компьютерах? Возвращаясь к предыдущему биологическому примеру, есть ли уловки, которые человеческий мозг использует для выполнения своих вычислений, которые мы можем использовать на наших ПК?
Неравновесные системы
Если задаться этим вопросом в более общем плане, почему компьютеры используют так много энергии? Каковы основные физические законы, регулирующие связь между точными вычислениями системы и количеством энергии, которые они требуют? Можем ли мы сделать наши компьютеры более энергоэффективными, пересмотрев реализацию их алгоритмов?
Это лишь одна из проблем, которые рассматриваются в исследовательском проекте в Институте Санта-Фе. Ученые оттуда далеко не первые, кто изучает подобные проблемы. Они рассматривались более полутора веков назад. При этом использовались полуформальные рассуждения, основанные на том, что было по существу анализом стиля «от противного», а не строгими математическими аргументами, поскольку математика такого уровня в то время еще была в зачаточном состоянии.
Ранние исследования привели ко многим важным прозрениям, в частности, работам в середине-конце ХХ века Рольфа Ландауэра, Чарльза Беннета и других.
Однако эти исследования также были ограничены тем фактом, что они пытались применить классификацию термодинамических систем в статистической физике для анализа термодинамики компьютеров. Проблема в том, что по определению равновесная система — это та система, состояние которой никогда не меняется. Но компьютеры, безусловно, неравновесные системы. На самом деле они очень далеки от них.
Егор Матешук, ostrovok.ru: проблемы big data можно решить, закидывая пачки денег в топку
Мнения
К счастью, за последние несколько десятилетий произошли крупные прорывы в области неравновесной статистической физики, тесно связанные с научной областью, называемой стохастической термодинамикой. И при этом открытия никак не связаны с предыдущими исследованиями. Они позволяют нам анализировать всевозможные вопросы, связанные с изменением тепла, энергии и количества информации в неравновесных системах.
Проникая внутрь сущности вычислений
Новые расчеты дали удивительные прогнозы. Например, теперь мы можем вычислить отличную от нуля вероятность того, что данная наномасштабная система нарушит второй закон термодинамики, уменьшив его энтропию за определенный промежуток времени. Теперь мы понимаем: во втором законе не говорится, что энтропия замкнутой системы не может уменьшаться, а говорится только то, что ее ожидаемая энтропия не может уменьшиться. Здесь нет никаких споров, возникающих из полуформальных рассуждений. Вместо этого в ряде известных журналов есть сотни рецензируемых статей, большая доля которых связана с экспериментальными подтверждениями теоретических предсказаний.
Энтропия — мера необратимого рассеивания энергии, мера отклонения реального процесса от идеального. Термодинамическая энтропия — функция, характеризующая меру необратимой диссипации энергии в ней.
Второй закон термодинамики гласит, что для вселенной в целом энтропия возрастает. Определение второго закона термодинамики опирается на первый закон термодинамики, утверждающий, что энергия убывает.
Теперь, когда есть нужные инструменты для работы, мы можем полностью пересмотреть весь подход к термодинамике вычислений. Это уже сделано для стирания битов, темы, которая была дискуссионной и для Ландауэра, и для других ученых. Теперь появилось полностью обоснованное понимание термодинамических издержек при стирании битов (и оно оказалось удивительно тонким).
Принцип Ландауэра — принцип, сформулированный в 1961 году Рольфом Ландауэром, гласит, что в любой вычислительной системе, независимо от ее физической реализации, при потере одного бита информации выделяется теплота в количестве по крайней мере W Джоулей, где W является произведением константы Больцмана и абсолютной температуры вычислительной системы в Кельвинах. Накладываемые этим принципом ограничения можно обойти путем реализации обратимых вычислений.
Однако программирование и компьютерные науки не ограничиваются только стиранием битов. Благодаря прорывам в области неравновесных систем статистической физики мы теперь можем также исследовать и остальные аспекты с термодинамической точки зрения. Например, переходя от битов к цепям, можно подробно проанализировать термодинамические затраты «линейных электрических цепей». Удивительно, но этот анализ привел к новым знаниям в теории информации. Более того, в отличие от анализа, впервые предложенного Ландауэром, новый анализ термодинамических затрат цепей является точным, а не определяет только нижнюю границу.
Обычная информатика — это знания о компромиссах между ресурсами памяти и количеством временных меток, необходимых для выполнения данного вычисления. При проведении вычислений может быть гораздо больше термодинамических решений, чем казалось ранее, включая термодинамические издержки в дополнение к стоимости ресурсов памяти и количеству временных меток. Такие решения будут применяться как в искусственных, так и в биологических компьютерах.
Ясно, что придется вложить огромное количество инвестиций для развития этой современной «термодинамики вычислений».