生物计算为大幅降低数字处理能耗提供了可行途径

随着计算机消耗越来越多的电力，科学家们正在转向一种不太可能获得的灵感，以实现更大的可持续性：不起眼的生物细胞。 这种被称为生物计算的方法可以减少计算过程中的能源消耗。

最近《对话》（The Conversation）上的一篇文章强调了这一概念，它利用大自然自身的高效系统来解决现代计算中最紧迫的挑战之一。 数据中心和家用设备吞噬了全球约 3% 的电力需求，而人工智能将进一步推高这一数字，因此对高能效替代品的需求从未像现在这样迫切。

生物计算的概念源于 IBM 科学家罗尔夫-兰道尔（Rolf Landauer）于 1961 年提出的一项原则。 兰道尔极限指出，单个计算任务（例如将一个比特设置为 0 或 1）所需的最低能量消耗约为 10-²¹ 焦耳（J）。 虽然这个数字似乎可以忽略不计，但如果考虑到计算机执行的数十亿次操作，这个数字就变得非常可观了。

从理论上讲，以朗道尔极限运行计算机将使计算耗电量和热量管理变得无关紧要。 然而，这其中有一个很大的问题：要达到这样的效率水平，运算速度必须无限慢。 实际上，更快的计算速度必然会导致能耗增加。

目前的处理器以每秒数十亿个周期的时钟速度运行，每比特耗能约 10-¹¹J - 约为兰道尔极限的 100 亿倍。 这种高速运行是计算机串行工作、一次执行一个操作的结果。

为了解决这一能源难题，研究人员正在探索一种基于大规模并行处理的根本不同的计算机设计。 这种方法建议使用数十亿个速度较慢的"乌龟"处理器，而不是依赖单个高速"兔子"处理器，每个处理器只需一秒钟即可完成任务。 从理论上讲，这可以使计算机的运行接近兰道尔极限，能耗比当前系统低几个数量级。

基于网络的生物计算是这一想法的一个很有前景的实施方案，它利用了生物运动蛋白--大自然自己的纳米级机器--的力量。 该系统包括将计算任务编码到纳米制造的迷宫通道中，迷宫通道通常由沉积在硅片上的聚合物图案制成。 由运动蛋白驱动的生物丝会同时探索迷宫中所有可能的路径。

每根生物细丝的直径只有几纳米，长度约为一微米，通过其在迷宫中的空间位置编码信息，成为一台独立的"计算机"。 这种结构特别适合解决组合问题，而这些问题对串行计算机的计算能力要求很高。

实验表明，这种生物计算机每次计算所需的能量比电子处理器少 1000 到 10000 倍。 这种效率源于生物运动蛋白的进化特性，它们只使用以所需速度执行任务所需的能量--通常是每秒几百步，比晶体管慢一百万倍。

最近，这一领域取得了重大进展。 隆德大学纳米物理学教授、《对话》杂志文章作者海纳-林克（Heiner Linke）还与他人合作撰写了一篇2023年的论文，证明了在兰道尔极限附近运行计算机的可能性。 这一突破使我们更接近实现超低能耗计算的潜力。

虽然生物计算的概念大有可为，但要扩大这些系统的规模，使其在速度和计算能力方面与电子计算机相抗衡，仍然存在挑战。 研究人员必须克服各种障碍，如精确控制生物丝、降低错误率以及将这些系统与当前技术相结合。

如果能克服这些障碍，由此产生的处理器就能以大幅降低的能源成本解决某些类型的挑战性计算问题。 这一突破可能会对未来的计算及其对环境的影响产生深远影响。

作为另一种方法，研究人员还在探索神经形态计算，试图模拟人脑高度互联的架构。 虽然大脑的基本物理元素本质上可能并不比晶体管更节能，但其独特的结构和运行方式为节能计算提供了引人入胜的可能性。