Bilgisayarlar Neden Bu Kadar Çok Enerji Kullanıyor?

[™ Admin]

Bilgisayarlar Neden Bu Kadar Çok Enerji Kullanıyor?

Çok daha verimli olmaları mümkündür, ancak bunun gerçekleşmesi için bilgi işlemin termodinamiğini daha iyi anlamamız gerekir.

2018'de Microsoft ilginç bir donanım denemeleri seti başlattı. Şirket, bilgisayar sunucuları ile doldurulmuş bir çorba nakliye konteyneri aldı ve okyanusa daldırdı. En son tur İskoçya'nın Orkney Adaları yakınlarında gerçekleşiyor ve toplam 864 standart Microsoft veri merkezi sunucusu içeriyor. Birçok kişi Seattle'ı yüksek teknoloji haritasına koyan şirketin rasyonalitesini suçladı, ama cidden - Microsoft bunu neden yaptı?

Birkaç nedeni var, ancak en önemlilerinden biri, deniz tabanındayken bilgisayar sunucularını serin tutmanın çok daha ucuz olmasıdır. Bu soğutma önemsiz bir masraf değildir. Kesin tahminler değişiklik gösterir, ancak şu anda ABD'deki tüm enerji tüketiminin yaklaşık yüzde 5'i sadece çalışan bilgisayarlara gidiyor - ekonominin tamamı için büyük bir maliyet. Dahası, bu bilgisayarlar tarafından kullanılan tüm enerji nihayetinde ısıya dönüştürülür. Bu, ikinci bir maliyetle sonuçlanır: bilgisayarların erimesini önleme.

Bu sorunlar yalnızca yapay, dijital bilgisayarlarda ortaya çıkmaz. Birçok doğal olarak oluşan bilgisayar vardır ve bunlar da büyük miktarda enerji gerektirir. Oldukça sivri bir örnek vermek gerekirse, insan beyni bir bilgisayardır. Bu bilgisayar, bir insanın tükettiği tüm kalorilerin yüzde 10-20'sini kullanıyor. Bir düşünün: Afrika savanındaki atalarımız, her gün yüzde 20 daha fazla yiyecek bulmak zorundaydı, sadece nezaketsiz pembe jöle bloğunun, omuzlarına zorla tünemiş bir şekilde tıslamalarını önlemek için. Bu yüzde 20 daha fazla yiyeceğe ihtiyaç, atalarımızın üreme uygunluğuna büyük bir ceza. Evrimsel kayıtta istihbaratın bu kadar nadir olmasının cezası bu mu? Kimse bilmiyor - ve daha önce hiç kimse soruyu sormak için matematiksel araçlara bile sahip değildi.

Beynin yanında başka biyolojik bilgisayarlar da var ve onlar da büyük miktarda enerji tüketiyorlar. Bir örnek vermek gerekirse, birçok hücresel sistem bilgisayar olarak görülebilir. Gerçekten de, yapay ve hücresel bilgisayarlardaki termodinamik maliyetlerin karşılaştırılması modern bilgisayar mühendisleri için son derece zorlayıcı olabilir. Örneğin, bir hücrenin enerji bütçesinin büyük bir kısmı RNA'yı hücrenin ribozomundaki amino asit dizilerine (yani proteinlere) çevirmeye gider. Ancak bu hesaplamanın termodinamik verimliliği - temel işlem başına bir ribozomun ihtiyaç duyduğu enerji miktarı - mevcut yapay bilgisayarlarımızın termodinamik verimliliğinden daha büyük bir büyüklük sırasıdır. Yapay bilgisayarlarımızda kullanabileceğimiz hücrelerin kullandığı “püf noktaları” var mı? Önceki biyolojik örneğe dönersek, insan beyinlerinin yapay bilgisayarlarımızda kullanabileceğimiz hesaplamaları yapmak için kullandıkları hileler var mı?

Daha genel olarak, bilgisayarlar neden ilk etapta bu kadar çok enerji kullanıyor? Bir sistemin yürüttüğü kesin hesaplama ile ne kadar enerji gerektirdiği arasındaki ilişkiyi düzenleyen temel fiziksel yasalar nelerdir? Algoritmalarını nasıl uyguladıklarını yeniden tasarlayarak bilgisayarlarımızı daha enerji verimli hale getirebilir miyiz?

Bunlar, Santa Fe Enstitüsü'ndeki devam eden bir araştırma projesinde işbirlikçilerimin ve benim uğraştığımız konulardan bazıları. Bu sorunları ilk araştıran biz değiliz; bir buçuk yüzyıldan fazla bir süre boyunca, titiz matematiksel argümanlardan ziyade, temel olarak zarfın arkası stil analizine dayanan yarı resmi muhakeme kullandıkları düşünülmüştür - çünkü ilgili matematik o zamanlar tam olarak olgunlaşmamıştır. .

Bununla birlikte, bu erken çalışma, bilgisayarların termodinamiğini analiz etmek için denge istatistiksel fiziğini uygulamaya çalıştığı gerçeğiyle de sınırlıydı. Sorun şu ki, tanım gereği bir denge sistemi, durumu asla değişmeyen sistemdir. Başka ne olursa olsun bilgisayarlar kesinlikle dengesiz sistemlerdir. Aslında, bunlar genellikle denge sistemlerinden çok uzaktadır.

Neyse ki, bu erken çalışmadan tamamen bağımsız olarak, son birkaç on yılda dengesiz istatistik fiziği alanında (“stokastik termodinamik” olarak adlandırılan bir alanla yakından ilişkili) bazı büyük atılımlar olmuştur. Bu atılımlar, ısı, enerji ve bilginin dengesiz sistemlerde nasıl dönüştürüldüğüne ilişkin her türlü sorunu analiz etmemizi sağlar.

Bu analizler şaşırtıcı bazı tahminler vermiştir. Örneğin, şimdi belirli bir nano ölçekli sistemin ikinci yasayı ihlal ederek entropisini azaltarak (belirli bir zaman aralığında) (sıfır olmayan) olasılığını hesaplayabiliriz. (Şimdi ikinci kanunun kapalı bir sistemin entropisinin azalmayacağını, sadece beklenen entropinin azalamayacağını söylemediğini anlıyoruz.) Burada yarı biçimsel akıl yürütmeden kaynaklanan hiçbir tartışma yoktur; bunun yerine, en iyi dergilerde yüzlerce hakemli makale var, büyük bir kısmı teorik tahminlerin deneysel onaylarını içeriyor.

Artık iş için doğru araçlara sahip olduğumuza göre, hesaplama termodinamiğinin tüm konusunu tamamen resmi bir şekilde tekrar ziyaret edebiliriz. Bu zaten biraz silme, Landauer ve diğerleri için endişe konusu için yapılmış ve şimdi biraz silmedeki termodinamik maliyetler hakkında tamamen resmi bir anlayışa sahibiz (şaşırtıcı derecede ince olduğu ortaya çıkıyor).

Ancak, bilgisayar bilimi, belirli bir hesaplamadaki bit silme sayısını saymanın çok ötesine uzanır. Dengesiz istatistik fiziğinin atılımları sayesinde artık bilgisayar biliminin geri kalanını termodinamik bir bakış açısıyla araştırabiliriz. Örneğin, bitlerden devrelere geçiş yaparken, ortak çalışanlarım ve ben artık “düz hat devrelerinin” termodinamik maliyetlerinin ayrıntılı bir analizine sahibiz. Şaşırtıcı bir şekilde, bu analiz bilgi teorisinin yeni uzantıları ile sonuçlanmıştır. Dahası, Landauer tarafından öncülük edilen analiz türünün aksine, devrelerin termodinamik maliyetlerinin bu analizi sadece bir alt sınır değil, kesindir.

Geleneksel bilgisayar bilimi, bellek kaynakları ve belirli bir hesaplamayı gerçekleştirmek için gereken zaman aşımı sayısı arasındaki ödünleşimlerle ilgilidir. Yukarıdakilerin ışığında, hesaplama işleminde geleneksel bilgisayar bilimlerinde takdir edilenden çok daha fazla termodinamik değiş tokuş olabileceği, bellek kaynaklarının maliyetlerine ve timestep sayısına ek olarak termodinamik maliyetleri de içerebileceği görülmektedir. Bu tür ödünleşimler hem yapay hem de biyolojik bilgisayarlarda geçerli olacaktır.

Bu modern “hesaplama termodinamiğini” geliştirmek için yapılması gereken çok şey var.

Yukarıda belirtilen sorunların çoğuna değinen katkıda bulunan makalelerin SFI Press'inden bir kitap arayışı içinde olun. Ayrıca, bu konuyla ilgili araştırmaları teşvik etmek için, kağıtların, web sitelerinin, etkinlik sayfalarının, vb. Listelerini birleştiren bir wiki oluşturduk. ne kadar çok bilim insanı dahil olursa, o kadar çok alandan o kadar iyidir!

Kaynak: pocket