리버서블 컴퓨팅

Reversible computing

가역 컴퓨팅은 계산 과정이 어느 정도 시간 가역적인 모든 계산 모델입니다.추상 기계의 한 상태에서 다른 상태로의 결정론적 전이를 사용하는 계산 모델에서 가역성에 필요한 조건은 상태 간의 매핑의 관계가 일대일이어야 한다는 것입니다.리버서블 컴퓨팅은 파격적인 컴퓨팅의 한 형태입니다.

양자역학의 통일성 때문에 양자 회로는 [1]작동하는 양자 상태를 "붕괴"하지 않는 한 가역적일 수 있습니다.

가역성

이 목적을 위해 특별히 관심을 가지는 두 가지 주요하고 밀접하게 관련된 가역성 유형이 있습니다: 물리적 가역성과 논리적 가역성.[2]

과정은 물리적 엔트로피가 증가하지 않는다면 물리적으로 가역적이라고 합니다. 그것은 엔트로피적입니다.이러한 특성을 이상적으로 나타내는 회로 설계 스타일이 있는데, 이를 전하 회수 로직, 단열 회로 또는 단열 컴퓨팅이라고 합니다(단열 공정 참조).실제로 어떤 정상적이지 않은 물리적 과정도 정확히 물리적으로 가역적이거나 등방적일 수는 없지만, 알려지지 않은 외부 환경과의 상호작용으로부터 충분히 잘 격리된 시스템에서 우리가 완벽한 가역성에 접근할 수 있는 근접성에는 알려진 제한이 없습니다.시스템의 진화를 설명하는 물리 법칙이 정확히 알려져 있을 때.

가역 컴퓨팅 구현을 목표로 하는 기술 연구의 동기는 계산 에너지 효율을 향상시킬 수 있는 유일한 잠재적인 방법을 제공한다는 것입니다(즉,).kTn(2) 비가역 비트 연산당 소멸되는 에너지의 기본 폰 노이만-란다우어[3][4] 한계를 초과하는 컴퓨터의 단위 에너지마다 수행되는 유용한 연산.비록 란다우어의 한계가 2000년대에 컴퓨터의 에너지 소비량보다 수백만 배 낮았고 2010년대에는 [5]수천 배 적었음에도 불구하고, 가역 컴퓨팅의 지지자들은 이것이 실용적인 회로 설계에서 란다우어의 한계의 영향을 효과적으로 확대하는 건축적인 간접비에 기인할 수 있다고 주장합니다.따라서 가역적인 컴퓨팅 원리를 [6]사용하지 않을 경우 실용적인 기술이 현재 에너지 효율 수준을 훨씬 초과하여 발전하는 것이 어려울 수 있습니다.

열역학과의 관계

IBM에서 근무할 때 롤프 [7]란다우어가 처음 주장한 것처럼 계산 프로세스가 물리적으로 가역적이기 위해서는 논리적으로도 가역적이어야 합니다.란다우어의 원리는 알려진 정보의 n비트를 망각한 삭제는 항상 열역학적 엔트로피에서 nkTln(2)의 비용을 발생시켜야 한다는 엄격하게 유효한 관찰입니다.이산적이고 결정론적인 계산 과정은 오래된 계산 상태를 새로운 계산 상태에 매핑하는 전이 함수가 일대일 함수일 경우 논리적으로 가역적이라고 합니다. 즉, 출력 논리 상태가 계산 연산의 입력 논리 상태를 고유하게 결정합니다.

(확률적이거나 무작위적이라는 의미에서) 비결정적인 계산 프로세스의 경우, 이전 상태와 새로운 상태 사이의 관계는 단일 값 함수가 아니며, 물리적 가역성을 얻기 위해 필요한 요구 사항은 약간 약한 조건이 됩니다. 즉, 가능한 초기 계산 st의 주어진 앙상블의 크기입니다.ates는 계산이 진행됨에 따라 평균적으로 감소하지 않습니다.

물리적 가역성

란다우어의 원리(그리고 실제로 열역학 제2법칙)는 일반적인 해밀턴 역학 공식과 더 구체적으로 [8]양자역학의 단일 시간 진화 연산자에 반영되는 물리학의 근본적인 가역성의 직접적인 논리적 결과로 이해될 수도 있습니다.

따라서 가역적 컴퓨팅의 구현은 원하는 계산 동작을 수행하기 위해 메커니즘의 물리적 역학을 특성화하고 제어하는 방법을 학습하는 것과 같으므로 실험은 메커니즘의 완전한 물리적 상태에 관한 불확실성의 무시할만한 총량을 축적합니다.실행되는 각 논리 연산에 따라 실행됩니다.즉, 기계 내에서 계산 작업을 수행하는 데 수반되는 활성 에너지의 상태를 정확하게 추적하고, 이 에너지의 대부분이 열의 형태로 소멸되는 것이 아니라 다음 작업에 재사용될 수 있는 조직화된 형태로 복구되도록 기계를 설계해야 합니다.

비록 이 목표를 달성하는 것은 컴퓨팅을 위한 초정밀의 새로운 물리적 메커니즘의 설계, 제조 및 특성화에 중대한 도전을 야기하지만, 이 목표가 결국 달성될 수 없다고 생각할 근본적인 이유는 현재로서 없습니다.언젠가는 내부적으로 수행하는 각각의 유용한 논리 연산에 대해 1비트 미만의 물리적 엔트로피를 발생시키는(그리고 kTln2 에너지보다 훨씬 적은 에너지를 열로 방출하는) 컴퓨터를 만들 수 있게 됩니다.

오늘날 이 분야는 학문적 문헌의 상당한 부분을 차지하고 있습니다.물리학자, 전기 엔지니어 및 컴퓨터 과학자들은 다양한 가역 장치 개념, 로직 게이트, 전자 회로, 프로세서 아키텍처, 프로그래밍 언어 및 응용 알고리즘을 설계하고 분석했습니다.

이 연구 분야는 에너지 효율이 높은 클로킹 및 동기화 메커니즘을 포함하는 고품질의 비용 효율적이고 거의 가역적인 논리 장치 기술의 상세한 개발을 기다리고 있거나 비동기식 설계를 통해 이러한 기술의 필요성을 방지합니다.이러한 종류의 견고한 공학적 진보는 가역 컴퓨팅에 대한 대규모 이론적 연구가 실제 컴퓨터 기술이 폰 노이만-란다우어 경계를 포함한 에너지 효율성에 대한 다양한 단기 장벽을 피할 수 있도록 실질적인 응용을 찾기 전에 필요할 것입니다.이것은 열역학 [9]제2법칙으로 인해 논리적으로 가역적인 컴퓨팅을 사용해야만 피할 수 있습니다.

논리적 가역성

계산 연산이 논리적으로 가역적이라는 것은 연산의 출력(또는 최종 상태)이 입력(또는 초기 상태)으로부터 계산될 수 있다는 것을 의미하며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.가역 함수는 객관적입니다.이는 일반적으로 가역 게이트(및 회로, 즉 여러 게이트의 구성)가 출력 비트와 동일한 수의 입력 비트를 갖는다는 것을 의미합니다(모든 입력 비트가 연산에 의해 소비되고 모든 입력/출력 상태가 가능하다고 가정).

인버터(NOT) 게이트는 되돌릴 수 있기 때문에 논리적으로 가역적입니다.그러나 NOT 게이트는 구현에 따라 물리적으로 가역적이지 않을 수 있습니다.

배타적 또는 (XOR) 게이트는 단일 출력에서 두 입력을 명확하게 재구성할 수 없기 때문에 비가역적이거나, 정보 소거가 가역적일 수 없기 때문에 비가역적입니다.그러나 입력 중 하나를 두 번째 출력으로 보존하여 XOR 게이트의 가역 버전인 CNOT(제어된 NOT 게이트)를 정의할 수 있습니다.CNOT 게이트의 세 입력 변형을 토폴리 게이트라고 합니다.입력 a,b 중 두 개를 보존하고 세 번째 c를 c ⊕ ( ⋅b ){\c\b 로 대체합니다. c = {\ c=인 경우 AND 기능을 제공하고 ⋅ = {\b= 1}인 경우 NOT 기능을 제공합니다.AND와 NOT가 함께 기능적으로 완전한 집합이기 때문에 Toffoli 게이트는 범용이며 (초기화된 앤실라 비트가 충분히 주어진 경우) 모든 부울 함수를 구현할 수 있습니다.

마찬가지로, 계산의 튜링 기계 모델에서, 가역적 튜링 기계는 전이 함수가 가역적인 기계이며, 따라서 각 기계 상태는 기껏해야 하나의 전신을 갖습니다.

Yves Lecerf는 1963년 [10]논문에서 가역적 튜링 기계를 제안했지만, 분명히 란다우어의 원리를 몰랐고, 그 주제를 더 이상 추구하지 않았고, 그의 나머지 경력의 대부분을 민족 언어학에 바쳤습니다.1973년 IBM 연구소의 찰스 H. 베넷은 보편적인 튜링 기계가 논리적으로 그리고 열역학적으로 [11]가역적으로 만들어질 수 있고, 따라서 충분히 느리게 작동한다면 원칙적으로 소멸되는 물리 에너지 단위당 임의로 많은 수의 계산 단계를 수행할 수 있다는 것을 보여주었습니다.열역학적으로 가역적인 컴퓨터는 유용한 속도로 유용한 계산을 수행하면서도 논리적 단계당 kT 미만의 에너지를 방출할 수 있었습니다.1982년 에드워드 프레드킨과 토마소 토폴리는 당구공 컴퓨터를 제안하였는데, 이는 고전적인 강체구를 이용하여 공의 궤적을 완벽하게 초기에 정렬하는 것을 필요로 하며,그리고 베넷의 리뷰는[12] 가역적 계산에 대한 이러한 "브라운적"과 "탄도적" 패러다임을 비교했습니다.에너지 효율적인 계산의 동기 외에도, 가역 논리 게이트는 암호학 및 컴퓨터 그래픽에서 비트 조작 변환의 실질적인 개선을 제공했습니다.1980년대부터 가역 회로는 양자 알고리즘의 구성 요소로 관심을 끌었고, 최근에는 일부 스위칭 소자가 신호 이득을 제공하지 않는 포토닉 및 나노 컴퓨팅 기술에 관심을 끌었습니다.

가역 회로에 대한 조사와 그 구성 및 최적화, 그리고 최근의 연구 과제를 이용할 [13][14][15][16][17]수 있습니다.

참고 항목

  • 단열 회로 – 에너지 절약을 위해 가역 논리를 사용하는 저전력 전자 회로
  • 양방향 변환 – 출력에서 입력을 생성할 수 있는 컴퓨터 프로그램
  • 당구공 컴퓨터 – 보수 논리 회로 유형
  • Fredkin gate – 양자 컴퓨팅에 적용되는 범용 가역 논리 게이트
  • Generalized lifting – 웨이블릿 분석 기술 방향 대상에 한 설명을 하는 페이지
  • 야누스(시간 가역적 컴퓨팅 프로그래밍 언어) – 시간 가역적 컴퓨팅 프로그래밍 언어 위키데이터
  • 최대 엔트로피 열역학 – 열역학 제2법칙의 불확정성 해석에 관한 정보이론의 열역학 및 통계역학 적용
  • 맥스웰의 악마 – 1867년 사고 실험
  • 역산
  • 리버서블 셀룰러 오토마톤 – 뒤로 돌릴 수 있는 셀룰러 오토마톤
  • 가역 역학 – 물리적 또는 수학적 프로세스 유형방향 대상에 대한 하는 페이지
  • 가역과정(열역학) – 시스템을 원래 상태로 되돌리기 위해 방향을 바꿀 수 있는 열역학과정
  • 양자 컴퓨팅 – 양자역학을 이용한 기술
  • 양자점 셀룰러 오토마타 – 가역적인 셀룰러 오토마타 변형인 셀룰러 오토마타의 한 종류
  • 토폴리게이트 – 양자 컴퓨팅에 적용되는 범용 가역 논리 게이트
  • 초전도 양자 컴퓨팅 – 양자 컴퓨팅 구현
  • 계산 해제 – 가역 회로에 사용되는 기술 하는 페이지
  • 파격적인 컴퓨팅 – 새롭고 독특한 다양한 방법을 통한 컴퓨팅

참고문헌

  1. ^ Williams, Colin P. (2011). Explorations in Quantum Computing. Springer. pp. 25–29. ISBN 978-1-84628-887-6.
  2. ^ "The Reversible and Quantum Computing Group (Revcomp)".
  3. ^ Landauer, Rolf (1961), "Irreversibility and heat generation in the computing process" (PDF), IBM Journal of Research and Development, 5 (3): 183–191, doi:10.1147/rd.53.0183, retrieved 2015-02-18, The entropy of a closed system, e.g., a computer with its own batteries, cannot decrease; hence this entropy must appear elsewhere as a heating effect, supplying 0.6931 kT per restored bit to the surroundings.
  4. ^ J. von Neumann (1966). Theory of self-reproducing automata. University of Illinois Press. Retrieved 2022-05-21. 세 번째 강의:정보에 관한 통계이론
  5. ^ Bérut, Antoine; Arakelyan, Artak; Petrosyan, Artyom; Ciliberto, Sergio; Dillenschneider, Raoul; Lutz, Eric (March 2012). "Experimental verification of Landauer's principle linking information and thermodynamics". Nature. 483 (7388): 187–189. arXiv:1503.06537. Bibcode:2012Natur.483..187B. doi:10.1038/nature10872. PMID 22398556. S2CID 9415026.
  6. ^ 마이클 P.프랭크야.Generalized Rversible Computing의 기초.2017년 7월 6일부터 7일까지 인도 콜카타에서 열린 가역적 계산에 관한 컨퍼런스. Doi:10.1007/978-3-319-59936-6_2 사전 인쇄는 https://www.osti.gov/servlets/purl/1456440 (PDF)에서 이용할 수 있습니다.
  7. ^ Landauer, R. (July 1961). "Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process". IBM Journal of Research and Development. 5 (3): 183–191. doi:10.1147/rd.53.0183.
  8. ^ Frank, Michael P.; Shukla, Karpur (June 1, 2021). "Quantum Foundations of Classical Reversible Computing". Entropy. 23 (6): 701. arXiv:2105.00065. Bibcode:2021Entrp..23..701F. doi:10.3390/e23060701. ISSN 1099-4300. PMC 8228632. PMID 34206044.
  9. ^ Frank, Michael P. (2018). "Physical Foundations of Landauer's Principle". In Kari, Jarkko; Ulidowski, Irek (eds.). Reversible Computation. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11106. Cham: Springer International Publishing. pp. 3–33. arXiv:1901.10327. doi:10.1007/978-3-319-99498-7_1. ISBN 978-3-319-99498-7. S2CID 52135244.
  10. ^ 르세르프(Y.): Logique Mathématique : Machines de Turing reversible.1963년 257:2597–2600. 과학의 콩테센두스 세시앙스 드 라카데미에 데 과학.
  11. ^ C. H. 베넷, "계산의 논리적 가역성", IBM 연구 개발 저널, vol. 17, no. 6, pp. 525–532, 1973
  12. ^ Bennett, Charles H. (December 1982). "The thermodynamics of computation—a review". International Journal of Theoretical Physics. 21 (12): 905–940. Bibcode:1982IJTP...21..905B. doi:10.1007/BF02084158. S2CID 17471991.
  13. ^ 롤프 드렉슬러, 로버트 윌진리표에서 프로그래밍 언어로 : 가역회로 설계의 진보국제다중가치논리심포지엄, 2011http://www.informatik.uni-bremen.de/agra/doc/konf/11_ismvl_reversible_circuit_design_tutorial.pdf
  14. ^ Saeedi, Mehdi; Markov, Igor L. (1 February 2013). "Synthesis and optimization of reversible circuits—a survey". ACM Computing Surveys. 45 (2): 1–34. arXiv:1110.2574. doi:10.1145/2431211.2431220. S2CID 6302811.
  15. ^ 롤프 드렉슬러와 로버트 윌.가역 회로:최근의 성과와 새로운 기술에 대한 미래의 과제.국제 VLSI 설계 및 테스트 심포지엄, 2012.http://www.informatik.uni-bremen.de/agra/doc/konf/2012_vdat_reversible_circuits_accompl_chall.pdf
  16. ^ Cohen, Eyal; Dolev, Shlomi; Rosenblit, Michael (26 April 2016). "All-optical design for inherently energy-conserving reversible gates and circuits". Nature Communications. 7 (1): 11424. Bibcode:2016NatCo...711424C. doi:10.1038/ncomms11424. PMC 4853429. PMID 27113510.
  17. ^ Ang, Y. S.; Yang, S. A.; Zhang, C.; Ma, Z. S.; Ang, L. K. (2017). "Valleytronics in merging Dirac cones: All-electric-controlled valley filter, valve, and universal reversible logic gate". Physical Review B. 96 (24): 245410. arXiv:1711.05906. Bibcode:2017PhRvB..96x5410A. doi:10.1103/PhysRevB.96.245410. S2CID 51933139.

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