“兰道尔极限和可逆计算芯片”
兰道尔极限
半导体行业一直熟知的定律是摩尔定律：芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番。现在，这个速度正在放缓，我们正在遇到一些硬性物理极限。1961年，IBM的Rolf Landauer发现信息是有成本的，每一点信息都要消耗能量。这与物理定律息息相关，特别是热力学定律。这个发现被称为兰道尔极限。在室温下，将一个比特从0翻转到1需要消耗的能量很小，只有2.9x10^-21焦耳。这个数字非常小，通常我们不会在意。
现有计算机芯片，能量都已热浪的形式浪费了
但是当你在计算数十亿或数万亿位（例如最新的 NVIDIA GPU）时，就会消耗大量能量，得到的信息是输出，即操作的结果。在现代计算机芯片中，几乎100%的能量都以热量的形式消散了，因此本质上是浪费了。如果我们可以将这些能量存储在系统中，并回收利用以用于未来的计算，就能大量减少发热问题，并打破兰道尔极限。
半导体行业在逼近兰道尔极限
在兰道尔时代，这既不可能也不实用。在过去的60年里，晶体管越来越小、工作电压越来越低、需要充电的电容器越来越小，所以每个操作上每位所消耗的能量越来越少。但随着制程精度越来越高，尽管兰道尔极限非常小，但我们已经非常接近它了，现在我们离它只有几个数量级的差距。尤其是对于CMOS，已经接近兰道尔极限。
费曼对兰道尔极限的质疑
有趣的是，兰道尔本人发现，通过可逆性可以为能耗设定更低的限值。理查德·费曼对这个问题进行了深入探讨，质疑是否有可能超越兰道尔极限。他得出的结论是，如果我们在计算过程中不丢失信息位，即不擦除数据，那么计算所需的能量理论上没有最小值。
现代计算机都使用不可逆逻辑
但现在计算机芯片的构建方式是，当信息不再需要时，我们会擦除它。所有现代计算机都使用不可逆逻辑。以一个简单的逻辑或门为例，得到计算记过以后，输入信息会被擦除，不会保存。但有几种组合能够导致输出为零，我们知道结果的时候，并不知道输入是什么。
可逆计算机能大幅减少能量耗散
兰道尔证明了能量的损失是由于信息的破坏，而不是操作本身的执行。所以如果我们能够建造一台可逆计算机，理论上我们就可以完全不使用能量进行计算。当使用可逆计算时，可以真正将热量的产生与信息的处理分离开来。虽然很难将其转化为我们可以构建逻辑的术语，但当弄清楚了这一点，就可以显著减少信息计算产生的能量耗散。
Vaire 今年将推出首台可逆计算原型机
Vaire是一家初创公司，正在打造第一台商用可逆计算机。这种计算机芯片实现了我们刚刚讨论过的可逆逻辑。他们采用了标准逻辑门，并对其进行了调整，使其以可逆的方式工作。可逆计算需要向前和向后两个步骤，通过向前计算保存输出，然后反向计算生成所有中间和临时数据。芯片消耗的能量没有以热量的形式耗散，而是储存在晶体管中，他们就能够在解算步骤中恢复它。他们已经接近这个目标，第一台原型机将在今年问世。
可逆计算逻辑的原理
为了实现可逆计算，Vaire在可逆逻辑电路中嵌入谐振振荡器。目前它是一个由电感器和电容器组成的 LC 振荡器，电容器是逻辑的电容。当能量在逻辑电路和谐振器之间来回切换时，只有一小部分被耗散，大部分能量可以恢复和再利用。在可逆计算机芯片有一个谐振器，能量在电感器和电容器之间来回反弹，像一个摆动的钟摆。向上摆动时，执行计算步骤，能量流向逻辑电路，为电容器充电。向下摆动时，执行反计算步骤，能量返回到谐振器。
有可能突破兰道尔极限
当然，在现实中，由于寄生效应、谐振器质量、器件特性等原因，总会有一些能量损失，但能量损失要远小于现有计算芯片。采用这种方法，理论上他们可以实现比传统芯片高出三个数量级的能效提升，消除散热问题，并有可能突破兰道尔极限。Vaire仍面临诸多的挑战，既包括制造问题，也包括设计新硬件匹配的软件堆栈。但如果我们能够制造出可逆计算机，就可以解决半导体当前最大的问题，即散热问题。然后我们就可以真正垂直堆叠更多的芯片，构建真正的3D芯片，这将开启计算领域的全新时代。
