[论文解读] Thermodynamic Computing

Thomas M. Conte, Erik P. DeBenedictis+37 more|arXiv (Cornell University)|Nov 5, 2019

Advanced Thermodynamics and Statistical Mechanics参考文献 23被引用 15

一句话总结

本文提出了热力学计算（Thermodynamic Computing, TC），这是一种基于非平衡热力学的新计算范式，旨在克服当前计算技术的根本性局限——如能效低下、器件缩放难题以及软件复杂性。通过利用自然界固有的计算能力，借助自组织、基于热力学的系统，TC旨在实现更强大、更节能且更经济的未来计算技术。

ABSTRACT

The hardware and software foundations laid in the first half of the 20th Century enabled the computing technologies that have transformed the world, but these foundations are now under siege. The current computing paradigm, which is the foundation of much of the current standards of living that we now enjoy, faces fundamental limitations that are evident from several perspectives. In terms of hardware, devices have become so small that we are struggling to eliminate the effects of thermodynamic fluctuations, which are unavoidable at the nanometer scale. In terms of software, our ability to imagine and program effective computational abstractions and implementations are clearly challenged in complex domains. In terms of systems, currently five percent of the power generated in the US is used to run computing systems - this astonishing figure is neither ecologically sustainable nor economically scalable. Economically, the cost of building next-generation semiconductor fabrication plants has soared past $10 billion. All of these difficulties - device scaling, software complexity, adaptability, energy consumption, and fabrication economics - indicate that the current computing paradigm has matured and that continued improvements along this path will be limited. If technological progress is to continue and corresponding social and economic benefits are to continue to accrue, computing must become much more capable, energy efficient, and affordable. We propose that progress in computing can continue under a united, physically grounded, computational paradigm centered on thermodynamics. Herein we propose a research agenda to extend these thermodynamic foundations into complex, non-equilibrium, self-organizing systems and apply them holistically to future computing systems that will harness nature's innate computational capacity. We call this type of computing "Thermodynamic Computing" or TC.

研究动机与目标

• 解决当前计算范式日益增长的局限性，包括能耗、器件缩放和软件复杂性。
• 回应当前计算基础设施导致的不可持续能源消耗——占美国电力总发电量的5%。
• 克服半导体制造成本持续上升的问题，目前单个工厂的建造成本已超过100亿美元。
• 开发一个统一的、基于物理原理的计算框架，将热力学与复杂自适应系统相结合。
• 通过利用自然的热力学过程和自组织机制，推动计算能力超越摩尔定律的限制。

提出的方法

• 提出一种新的计算范式——热力学计算（TC），其核心基于非平衡热力学原理。
• 整合统计力学、信息论和非平衡动力学的概念，将计算建模为受能量约束的物理过程。
• 将计算视为一种利用开放系统中熵产生和能量流动来执行有用功的过程。
• 将计算系统建模为自组织的、远离平衡态的系统，能够动态适应环境输入。
• 将热力学约束作为设计原则，指导未来系统中软硬件协同设计。
• 应用随机热力学和非平衡统计物理的工具，形式化计算中能量与信息之间的权衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将热力学原理扩展至建模和设计复杂、非平衡、自组织的计算系统？
• RQ2 在热力学定律约束下，计算的能量效率存在哪些基本极限？
• RQ3 信息处理如何被重新定义为一种尊重能量和熵约束的物理过程？
• RQ4 热力学约束在哪些方面能够促进更具适应性、可扩展性和经济性的计算架构？
• RQ5 如何基于热力学基础实现软硬件协同设计，以突破当前的可扩展性和效率瓶颈？

主要发现

• 当前计算范式因纳米尺度的热力学涨落、能效低下以及制造成本持续攀升而面临难以逾越的挑战。
• 目前计算能耗占美国电力总发电量的5%，这一数字既不生态可持续，也难以经济持续。
• 下一代半导体制造厂的建设成本已超过100亿美元，使得持续缩放在经济上已不可行。
• 本文确立了一个统一的、基于热力学的框架——热力学计算（TC），可作为超越摩尔定律的未来计算基础。
• 通过将计算建模为非平衡物理过程，TC使系统能够自然地利用能量流动实现自组织与自适应。
• 所提出的范式将关注重点从最小化每次操作的能量消耗，转向最大化单位能量的有用计算量，从而与基本热力学定律保持一致。