Komputer biologis dapat menggunakan energi yang jauh lebih sedikit daripada teknologi saat ini – dengan bekerja lebih lambat
Modern komputer adalah kemenangan teknologi. Chip komputer tunggal berisi miliaran transistor skala nanometer yang beroperasi dengan sangat andal dan pada tingkat jutaan operasi per detik.
Namun, kecepatan dan keandalan tinggi ini datang dengan biaya konsumsi energi yang signifikan: pusat data dan peralatan rumah tangga seperti komputer dan smartphone bertanggung jawab atas sekitar 3% dari permintaan listrik globaldan penggunaannya Ai kemungkinan akan mengemudi bahkan lebih banyak konsumsi.
Tetapi bagaimana jika kita dapat mendesain ulang cara komputer bekerja sehingga mereka dapat melakukan tugas perhitungan secepat hari ini saat menggunakan energi yang jauh lebih sedikit? Di sini, alam mungkin menawarkan kita beberapa solusi potensial.
IBM Scientist Rolf Landauer menjawab pertanyaan apakah kita perlu menghabiskan begitu banyak energi untuk tugas menghitung pada tahun 1961. Dia datang dengan batas Landauer, yang menyatakan bahwa tugas komputasi tunggal – misalnya pengaturan sedikit, unit terkecil dari informasi komputer, untuk memiliki nilai nol atau satu – harus dikeluarkan sekitar 10⁻²¹ joule (j) energi .
Terkait: Sejarah Komputer: Garis Waktu Singkat
Ini adalah jumlah yang sangat kecil, terlepas dari banyak miliaran tugas yang dilakukan komputer. Jika kami dapat mengoperasikan komputer pada level tersebut, jumlah listrik yang digunakan dalam perhitungan dan mengelola limbah panas dengan sistem pendingin tidak akan menjadi perhatian.
Namun, ada tangkapan. Untuk melakukan operasi bit di dekat batas Landauer, itu perlu dilakukan tanpa batas secara perlahan. Perhitungan dalam periode waktu terbatas apa pun diprediksi biaya tambahan yang sebanding dengan laju di mana perhitungan dilakukan. Dengan kata lain, semakin cepat perhitungannya, semakin banyak energi yang digunakan.
Baru -baru ini ini terjadi ditunjukkan oleh eksperimen Atur untuk mensimulasikan proses komputasi: disipasi energi mulai meningkat secara terukur ketika Anda melakukan lebih dari sekitar satu operasi per detik. Prosesor yang beroperasi dengan kecepatan clock satu miliar siklus per detik, yang khas dalam semikonduktor saat ini, gunakan sekitar 10⁻¹¹j per bit – sekitar sepuluh miliar kali lebih banyak dari batas Landauer.
Solusi mungkin untuk merancang komputer dengan cara yang berbeda secara fundamental. Alasan mengapa komputer tradisional bekerja dengan kecepatan yang sangat cepat adalah karena mereka beroperasi secara serial, satu operasi pada satu waktu. Jika sebaliknya seseorang dapat menggunakan sejumlah besar “komputer” yang bekerja secara paralel, maka masing -masing dapat bekerja lebih lambat.
Misalnya, seseorang dapat mengganti prosesor “kelinci” yang melakukan satu miliar operasi dalam satu detik dengan satu miliar prosesor “kura -kura”, masing -masing mengambil satu detik penuh untuk melakukan tugas mereka, dengan biaya energi yang jauh lebih rendah per operasi. Sebuah kertas 2023 yang saya tulis bersama menunjukkan bahwa komputer kemudian bisa beroperasi di dekat batas Landauermenggunakan pesanan dengan besarnya lebih sedikit energi daripada komputer saat ini.
Kekuatan kura -kura
Apakah mungkin memiliki miliaran “komputer” independen yang bekerja secara paralel? Pemrosesan paralel pada skala yang lebih kecil biasanya sudah digunakan saat ini, misalnya ketika sekitar 10.000 unit pemrosesan grafis atau GPU dijalankan pada saat yang sama untuk melatih model kecerdasan buatan.
Namun, ini tidak dilakukan untuk mengurangi kecepatan dan meningkatkan efisiensi energi, melainkan karena kebutuhan. Batas manajemen panas membuat tidak mungkin untuk lebih meningkatkan daya perhitungan prosesor tunggal, sehingga prosesor digunakan secara paralel.
Sistem komputasi alternatif yang jauh lebih dekat dengan apa yang diperlukan untuk mendekati batas Landauer dikenal sebagai biokomputasi berbasis jaringan. Itu memanfaatkan protein motorik biologis, yang merupakan mesin kecil yang membantu melakukan tugas mekanis di dalam sel.
Sistem ini melibatkan pengkodean tugas komputasi ke dalam labirin saluran nanofabrikasi dengan persimpangan yang dirancang dengan cermat, yang biasanya terbuat dari pola polimer yang diendapkan pada wafer silikon. Semua jalur yang mungkin melalui labirin dieksplorasi secara paralel dengan sejumlah besar molekul seperti benang panjang yang disebut biofilamen, yang ditenagai oleh protein motorik.
Setiap filamen hanya berdiameter beberapa nanometer dan sekitar satu mikrometer (1.000 nanometer). Mereka masing -masing bertindak sebagai “komputer” individu, menyandikan informasi dengan posisi spasialnya di labirin.
Arsitektur ini sangat cocok untuk menyelesaikan apa yang disebut masalah kombinatorial. Ini adalah masalah dengan banyak solusi yang mungkin, seperti tugas penjadwalan, yang secara komputasi sangat menuntut komputer serial. Eksperimen mengkonfirmasi Bahwa biokomputer seperti itu membutuhkan energi antara 1.000 dan 10.000 kali lebih sedikit per perhitungan daripada prosesor elektronik.
Ini dimungkinkan karena protein motorik biologis itu sendiri berevolusi untuk menggunakan tidak ada lebih banyak energi daripada yang dibutuhkan untuk melakukan tugas mereka pada tingkat yang diperlukan. Ini biasanya beberapa ratus langkah per detik, satu juta kali lebih lambat dari transistor.
Saat ini, Hanya Komputer Biologis Kecil telah dibangun oleh para peneliti untuk membuktikan konsepnya. Agar kompetitif dengan komputer elektronik dalam hal kecepatan dan perhitungan, dan mengeksplorasi sejumlah besar solusi yang mungkin terjadi secara paralel, biokomputasi berbasis jaringan perlu ditingkatkan.
Analisis terperinci menunjukkan bahwa ini harus dimungkinkan dengan teknologi semikonduktor saat ini, dan dapat mengambil untung dari keuntungan besar biomolekul dibandingkan elektron, yaitu kemampuan mereka untuk membawa informasi individu, misalnya dalam bentuk tag DNA.
Namun demikian ada banyak hambatan untuk menskalakan mesin -mesin ini, termasuk belajar bagaimana mengendalikan masing -masing biofilamen secara tepat, mengurangi tingkat kesalahan mereka, dan mengintegrasikannya dengan teknologi saat ini. Jika tantangan semacam ini dapat diatasi dalam beberapa tahun ke depan, prosesor yang dihasilkan dapat memecahkan beberapa jenis masalah komputasi yang menantang dengan biaya energi yang berkurang secara besar -besaran.
Komputasi neuromorfik
Atau, ini adalah latihan yang menarik untuk membandingkan penggunaan energi di Otak manusia. Otak sering dipuji sebagai sangat hemat energi, menggunakan hanya beberapa watt – Jauh lebih sedikit dari model AI – untuk operasi seperti bernafas atau berpikir.
Namun tampaknya itu bukan elemen fisik dasar otak yang menghemat energi. Penembakan sinaps, yang dapat dibandingkan dengan langkah komputasi tunggal, sebenarnya menggunakan jumlah energi yang sama dengan transistor yang dibutuhkan per bit.
Namun, arsitektur otak sangat saling berhubungan dan bekerja secara fundamental berbeda dari prosesor elektronik dan biokomputer berbasis jaringan. Disebut Komputasi neuromorfik Upaya untuk meniru aspek operasi otak ini, tetapi menggunakan jenis perangkat keras komputer baru yang bertentangan dengan biokomputasi.
Akan sangat menarik untuk membandingkan arsitektur neuromorfik dengan batas Landauer untuk melihat apakah jenis wawasan yang sama dari biokomputasi dapat ditransfer ke sini di masa depan. Jika demikian, itu juga bisa memegang kunci ke lompatan besar ke depan dalam efisiensi energi komputer di tahun-tahun mendatang.
Artikel yang diedit ini diterbitkan ulang dari Percakapan di bawah lisensi Creative Commons. Baca Artikel asli.
