生物電腦：低耗能運算的未來曙光

生物電腦有望比現行技術耗費更少能源，只要運作速度放慢些。人體生物機能在能源效率上，遠勝於今日的電腦運算。現代電腦無疑是科技的一大成就。一顆小小的電腦晶片，內含數十億個奈米級的電晶體，它們運作極為可靠，每秒能執行數百萬次運算。

然而，如此高的速度和可靠性，是以大量能源消耗為代價的。資料中心以及像電腦、智慧型手機等家用資訊科技裝置，佔全球用電需求的3%左右，而人工智慧的應用可能會使能源消耗進一步增加。

但倘若我們能重新設計電腦的運作方式，使其在完成運算任務時，速度與今日相當，卻大幅降低能源消耗呢？大自然或許能為我們提供一些潛在的解決方案。

1961年，IBM科學家羅爾夫·蘭道爾（Rolf Landauer）探討了在運算任務上是否真需消耗如此多能源的問題。他提出了蘭道爾極限，即單一運算任務，例如將電腦資訊的最小單位「位元」設定為0或1，至少需消耗約10⁻²¹焦耳（J）的能量。

儘管電腦要執行數十億個任務，但這仍是個極小的能量值。若能在這樣的層級運作電腦，運算時的用電量以及冷卻系統處理廢熱所需的能量，都將不再是問題。

然而，其中有個難題。要在接近蘭道爾極限的情況下執行位元運算，必須無限緩慢地進行。在任何有限的時間內完成運算，預計都會額外消耗與運算速度成正比的能量。換句話說，運算速度越快，能源消耗就越多。

最近，一些模擬運算過程的實驗證明瞭這一點：每秒執行超過一次左右的運算時，能量耗散就會開始顯著增加。如今半導體中典型的時鐘速度為每秒十億週期的處理器，每個位元約消耗10⁻¹¹J的能量，這比蘭道爾極限高出約十億倍。

解決方案可能在於從根本上以不同方式設計電腦。傳統電腦運作速度極快，是因其採用串列運算，一次執行一個操作。若能使用大量「電腦」並行運作，那麼每個「電腦」的運作速度就能慢得多。

例如，可用十億個「烏龜」處理器取代每秒能執行十億次運算的「野兔」處理器，每個「烏龜」處理器完成任務需整整一秒，但每次運算的能源成本卻低得多。我在2023年共同撰寫的一篇論文顯示，如此一來，電腦就能在接近蘭道爾極限的狀態下運作，耗能量比今日的電腦低好幾個數量級。

真的有可能讓數十億個獨立的「電腦」並行運作嗎？如今，小規模的平行處理已很常見，例如訓練人工智慧模型時，約一萬個圖形處理單元（GPU）會同時執行。

然而，這樣做並非為了降低速度、提高能源效率，而是出於無奈。散熱管理的限制使得單一處理器的運算能力無法再進一步提升，所以才會並行使用多個處理器。

另一種更接近達到蘭道爾極限要求的替代運算系統，稱為基於網路的生物運算。它利用生物分子馬達蛋白，這是一種微小的機器，能協助在細胞內完成機械任務。

這個系統將運算任務編碼到一個經過精心設計的奈米級通道迷宮中，通道的交叉點通常由沉積在矽片上的聚合物圖案構成。大量細長的線狀分子，稱為生物絲，由分子馬達蛋白提供動力，並行探索迷宮中的所有可能路徑。

每根生物絲直徑僅有幾奈米，長約一微米（1000奈米）。它們各自充當一個獨立的「電腦」，透過在迷宮中的空間位置編碼資訊。

這種架構尤其適用於解決所謂的組合問題。此類問題有眾多可能的解決方案，例如任務排程，對串列電腦而言，計算難度極高。實驗證實，這樣的生物電腦每次運算所需的能量，比電子處理器少1000到10000倍。

這之所以可行，是因為生物分子馬達蛋白本身在進化過程中，就已適應以完成任務所需的最低能量運作。通常每秒移動數百步，比電晶體慢一百萬倍。

目前，研究人員僅製造出小型生物電腦以驗證概念。要在速度和運算能力上與電子電腦競爭，並能並行探索大量可能的解決方案，基於網路的生物運算需要擴大規模。

詳細分析表明，利用現有的半導體技術，這是可行的，而且生物分子相較於電子還有另一大優勢，即它們能攜帶個體資訊，例如以DNA標籤的形式。

然而，要擴大這些機器的規模仍存在諸多障礙，包括學習如何精確控制每一根生物絲、降低它們的錯誤率，以及將其與現有技術整合。如果在未來幾年能克服這些挑戰，由此產生的處理器就能以大幅降低的能源成本，解決某些型別的高難度計算問題。

另外，比較人腦的能源使用也是件有趣的事。人腦常被譽為能源效率極高，像呼吸或思考等活動，只需消耗幾瓦的能量，遠低於人工智慧模型。

然而，節省能源的似乎並非人腦的基本物理元件。突觸的放電，可類比為單一的運算步驟，實際上消耗的能量與每個位元的電晶體所需能量相當。

但是，人腦的架構高度相互連線，其運作方式與電子處理器和基於網路的生物電腦有根本不同。所謂的神經形態計算試圖模仿人腦運作的這一方面，但使用的是新型電腦硬體，而非生物運算。

未來若能將神經形態架構與蘭道爾極限做比較，看看生物運算中得到的類似見解能否應用於此，將會非常有趣。若可行，它也許會成為未來電腦能源效率大幅躍升的關鍵。

本文經編輯後，根據創用CC授權協議轉載自「The Conversation」。閱讀原文。