Новая технология позволяет использовать тепловую энергию для питания компьютеров

Новости МирТесен

Ученые из Национальной лаборатории имени Лоуренса Беркли достигли значительного прогресса в сфере энергосберегающих вычислений. Они предложили инновационный метод, который не направлен на борьбу с тепловым излучением, а, наоборот, использует его для питания устройств. Новая концепция, названная «термодинамические вычисления», позволяет компьютерам использовать тепловой шум – случайные колебания электронов, которые обычно подавляются с использованием значительных энергетических затрат, – для решения сложных задач.

В традиционных и квантовых вычислительных системах тепловой шум является основным препятствием для сохранения данных. Поэтому классические компьютеры функционируют при значительных энергозатратах, чтобы преодолеть помехи, а квантовые – требуют поддержания экстремально низких температур. Однако термодинамический подход меняет сложившееся представление: устройства, в которых энергетический масштаб сопоставим с тепловой энергией, способны изменять своё состояние под влиянием тепловых колебаний. Перед исследователями стоит задача – разработать систему программирования, позволяющую использовать эту естественную изменчивость во времени для решения практических задач.

Ранее прогресс в этой области был затруднен двумя ключевыми факторами. Прежде всего, исследователи были вынуждены ожидать, пока система достигнет наименьшего энергетического уровня, чтобы начать вычисления, что существенно замедляло процесс из-за ограничений, связанных с равновесным состоянием. Кроме того, существующие технологии позволяли выполнять только простые линейные операции, что делало их непригодными для решения нелинейных задач, характерных для современного искусственного интеллекта.

Ученые из Беркли нашли решение этих трудностей, прибегнув к цифровому моделированию. Они продемонстрировали, что термодинамический компьютер, использующий нелинейные элементы, способен к вычислениям в заданные моменты времени, даже если система еще не достигла состояния равновесия. Это открывает возможность для разработки оборудования, которое будет работать быстро и предсказуемо, подобно обычному процессору, но при этом потреблять значительно меньше энергии.

Неопределенность, свойственная этим системам, также представляет собой серьезное препятствие: случайное воздействие тепла не позволяет ни одному циклу вычислений полностью повторяться, что делает невозможным применение стандартных подходов к обучению искусственного интеллекта. Чтобы преодолеть эту проблему, исследователь Корнел Казерт использовал суперкомпьютер Perlmutter, одновременно задействовав 96 графических процессоров. В рамках «эволюционного моделирования» было проанализировано свыше триллиона «зашумленных» траекторий. Благодаря применению генетического алгоритма, коллективу удалось определить оптимальные настройки для работы системы, использующей шум в качестве источника энергии. Несмотря на то, что цифровая имитация, необходимая для обучения подобной нейросети, требует значительных ресурсов, после переноса обученной системы на физическую платформу она сможет осуществлять логические вычисления с минимальным потреблением энергии.

Последствия этого могут быть колоссальными для сферы ИИ. Для сравнения, один поисковый запрос в Google сегодня потребляет достаточно энергии, чтобы в течение трех минут питать шестиваттную светодиодную лампу. Перенос тяжелой работы по логическому выводу ИИ на термодинамические чипы способен радикально снизить эти энергозатраты. В настоящее время лаборатория активно ищет партнеров для перехода от цифровых разработок к созданию реальных физических устройств.