Enerji tasarruflu bilgisayar sistemleri, bilgisayar kullanımını daha verimli hale getirseler de, bilgileri işlemek için çok fazla enerji gerekmektedir ve fizikçilerin öngördükleri gibi, bu sistemlerin verimliliğini sonsuza kadar artırma olanağımız yok. On dokuzuncu yüzyılda, buharlı makineler giderek yaygınlaşırken de, bunların nasıl optimize edileceği sorunu ortaya çıkmıştı. Fizik biliminin, bu makinelerin incelenmesinden doğan termodinamik teorisi, son derecede verimli bir yaklaşım olduğunu kanıtladı ve motorların enerji kullanımının optimizasyonunda günümüzde de geçerli temel bir kavram olmayı sürdürüyor.
Kritik Faktörler
Günümüzün bilgi çağında, fizikçiler ve mühendisler termodinamik teoriyi hemen her alanda kullanıyorlar. Bir bilgisayarın performansı için asıl sınırlayıcı faktörün, hız veya kullanılan yonga sayısının değil, enerji olduğu görülmektedir. Zürih’teki, İsvçre Federal Teknoloji Enstitüsü (ETH) Teorik Fizik profesörü ve Kuantum Bilgi Kuramı Araştırma Grubu başkanı Renato Renner’e göre, bir bilgi işlem merkezinin performansı, ısının ne kadar azaltılabileceğine bağlı olmakta. Bileşenleri çalışabilecekleri sıcaklığın sınırları içinde tutmak için, bilgisayar bileşenleri tarafından üretilen atık ısının giderilmesi amacıyla sistemin soğutulması gereklidir. Aşırı ısındığında, merkezi işlem birimleri (CPU), yonga setleri, grafik kartları ve sabit disk sürücüleri gibi ısıya duyarlı bileşenler geçici veya kalıcı arızalara neden olabilmektedir. Kısacası, bilgilerin işlenebilmesinin geleceğini belirleyen ana faktörler, bilgi işlemcilerin kapasiteleri değil, muazzam miktarda bir ısı üreten aşırı miktardaki enerji kullanımı ve ilişkili maliyetlerdir. Bilgisayarların enerji tüketimi, diğer alanlara da önemli bir maliyet yükü getirmektedir.
İşlemlerin termodinamik açıdan mümkün olduğu kadar verimli bir şekilde tamamlanması sorunu, giderek acilen çözümlenmesi gereken bir konu haline gelmektedir. Başka bir biçimde söylemek gerekirse, acilen yanıtlanması gereken, “En çok bilgisayar işlemini en az enerji ile nasıl gerçekleştirebiliriz?” sorusudur. Buharlı motorlarda, buzdolaplarında ve gaz türbinlerinde olduğu gibi, burada da temel bir prensip söz konusudur: Acaba verimlilik süresiz olarak artırılabilir mi, yoksa temelde aşılamayacak bir fiziksel sınır var mıdır?
Fiziksel Sınır Ve İki Teorinin Birleştirilmesi
Renato Renner ve Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nden (CALTECH) fizikçi Philippe Faist’e göre cevap açık: Evet, böyle bir sınır var. Yapmış oldukları araştırma, bilgi işlem verimliliğinin sonsuz olarak artırılamayacağını gösterdi. Söz konusu sınır yalnızca hava durumu tahminlerinde veya ödemeleri işlemek için yapılan muhasebe işlemlerinde değil, aynı zamanda örneğin biyolojide de, beyin görüntülemelerinde veya hücrelerdeki genetik bilgiyi işlerken de geçerliydi. Araştırmacılar, çalışmalarıyla söz konusu limiti oluşturan, karar verici faktörleri belirlediler.
Çalışmada, ilk bakışta birbirleriyle hiç ilgisi olmayan iki teori, mekanik işlemlerdeki ısının dönüşümünü tanımlayan termodinamik teorisi ve bilgiyi işleme prensipleri ile ilgili bilgi işlem teorisi birleştirildi. Bilgi işlem teorisi, termodinamikteki entropinin tanımlanmasıyla örtüşen matematiksel bir yaklaşıma sahiptir. Bu nedenle entropi terimi bilgi işlem teorisinde de kullanılmaktadır. Renner ve Faist’in araştırmaları, bu biçimsel benzerliğin, ilk bakışta varsayılandan daha derine gittiğini gösterdi.
Sabit Limit Yokluğu
Bilginin işlenmesi için verimlilik sınırı sabit değildir, ancak etkilenebilmektedir. Bir sistem ne kadar iyi anlaşılırsa, yazılımının da yonga tasarımına uygunluğu o kadar hassas bir hale getirilebilir ve bilgiler çok daha verimli bir şekilde işlenebilir. Günümüzün yüksek performanslı bilgisayarlarında yapılan da tam olarak budur. Renato Renner ve Philippe Faist’e göre, yakın gelecekte, bilgi işlemenin termodinamiğini programcılar da hesaba katmak zorunda kalacaklar. Belirleyici faktör, hesaplama işlemlerinin sayısının en aza indirilmesi değil, olabildiğince az enerji kullanan algoritmaların hazırlanıp uygulanması.
Bilim insanları, biyolojik sistemleri bu konuyla ilgili bir referans noktası olarak da kullanabilirler. Yapılan çeşitli araştırmalar, kaslarımızın termodinamik açıdan ne ölçüde verimli çalıştıklarını açıkça göstermektedir. Beynimizin de sinyalleri işlemede nasıl bir performans gösterdiğini incelemek bu konuda önemli bilgiler sağlayabilir.
Optimuma Yaklaşma Sorunu
Aslında, bir kuantum fizikçisi olarak, Renato Renner’in bu soruna odaklanması tesadüf değil. Son yıllarda, geleceğin bilgisayarları olarak görülen kuantum bilgisayarlarının yapımıyla ilgili yeni bir araştırma alanı olan “kuantum termodinamiği” ortaya çıktı. Üretilen kuantum bilgisayarların, hesaplamaları gerçekleştirmek için kullanacakları kubitlerin, kuantum bileşenleri arasındaki uyumun kaybolmasını geciktirmek için termodinamik optimuma çok yakın çalışması gerektiği bilinmekte. Bu olgu, kuantum bilgisayarların üretilebilmesinde büyük bir sorun oluşturmakta. Çünkü kuantum mekaniği süperpozisyonlarının, bilgisayar işlemlerinde kullanılmak üzere yeterince uzun süre muhafaza edilmesini önlemektedir.
Kaynakça:
– Philippe Faist, Renato Renner, “Fundamental Work Cost of Quantum Processes”, Phys. Rev. X 8, 021011, (2018).
– J. M. R. Parrondo, J. M. Horowitz, T. Sagawa, “Thermodynamics of Information”, Nat. Phys. 11, 131 (2015).
Yazar: Oben Güney Saraçoğlu