Работу опубликовали в Quanta Magazine. В ней говорится о многолетнем пути ученых, стремящихся к созданию обратимых компьютеров — таких, которые не теряют информацию, а значит, почти не тратят энергию впустую. Майкл Фрэнк, один из пионеров этого направления, начал интересоваться темой еще в 1990-х, когда впервые задумался: «Какой самый эффективный компьютер можно построить?»
Обычные компьютеры при каждой операции теряют часть данных. Например, когда два числа складываются, результат не сохраняет всю информацию о начальных значениях. Эта потеря делает вычисления необратимыми и приводит к тепловым потерям, потому что удаление данных связано с рассеиванием энергии. В 1960-х годах физик Рольф Ландауэр показал, что любое стирание информации сопровождается минимальной, но неизбежной потерей тепла.
Ландауэр предположил, что если никогда не удалять данные, то можно избежать этого энергетического барьера. Его коллега Чарльз Беннетт позже развил идею: можно проводить вычисления, сохранять результат, а затем «откатывать» их назад, не теряя данных. Такой подход назвали невычислением — он позволял сохранять только нужную информацию и при этом не генерировать избыточное тепло.
Проблема в том, что такие операции занимают больше времени. Однако в 1980−90-х годах исследователи начали улучшать схемы, делая их более практичными. Майкл Фрэнк присоединился к группе в MIT, которая пыталась разработать реальный прототип обратимого чипа. Несмотря на скепсис со стороны индустрии, он продолжил свои изыскания, а позже основал собственную команду в Национальной лаборатории Сандия.
Интерес к теме долгое время оставался академическим. Но ситуация начала меняться. В 2022 году Ханна Эрли из Кембриджского университета показала, что обратимые чипы могут действительно быть эффективнее обычных. Чем медленнее они работают, тем меньше тепла выделяют. Это свойство идеально подходит для задач ИИ, где данные обрабатываются параллельно. Если таких чипов будет больше, но каждый из них будет работать медленнее, можно сохранить энергию и сократить расходы на охлаждение.
Идея обрела новую жизнь. Эрли и Фрэнк стали соучредителями стартапа Vaire Computing, цель которого — разработать коммерчески пригодный обратимый процессор. Исследователи надеются, что уже в ближайшие годы обратимые вычисления станут частью реальных технологий, а не только теоретических рассуждений.
Растущая потребность в энергоэффективных решениях для ИИ особенно актуальна на фоне стремительного увеличения энергопотребления самих ИИ-систем. Как быстро расширяющиеся модели вроде GPT влияют на глобальный спрос на электричество — об этом вы можете прочитать в этой статье.