Вместо того, чтобы полагаться на программное обеспечение для решения этих сложных вычислительных задач, исследователи из Национального института стандартов и технологий (NIST) использовали нетрадиционный подход. Они создали дизайн электронной аппаратной системы, которая напрямую воспроизводит архитектуру многих типов сетей.
Исследователи продемонстрировали, что предложенная ими аппаратная система, использующая вычислительную технику, известную как логика гонки, может решать множество сложных головоломок быстро и с минимальными затратами энергии. Логика гонки требует меньше энергии и решает сетевые проблемы быстрее, чем конкурирующие компьютеры общего назначения.
Ученые, в число которых входят Адвайт Мадхаван из NIST и Университета Мэриленда в Колледж-Парке, а также Мэтью Дэниэлс и Марк Стайлз из NIST, описывают свою работу в томе 17, выпуске 3, май 2021 года журнала ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems.
Ключевой особенностью логики гонки является то, что она кодирует информацию иначе, чем на стандартном компьютере. Цифровая информация обычно кодируется и обрабатывается с использованием значений компьютерных битов – «1», если логическое утверждение истинно, и «0», если оно ложно. Когда бит меняет свое значение, скажем, от 0 до 1, это означает, что была выполнена определенная логическая операция для решения математической задачи.
Напротив, логика гонки кодирует и обрабатывает информацию, представляя ее в виде сигналов времени – времени, в которое конкретная группа компьютерных битов переходит или переворачивается с 0 на 1. Большое количество переворотов битов – основная причина большого энергопотребления в стандартных компьютерах. В этом отношении логика гонки предлагает преимущество, потому что сигналы, закодированные во времени, включают только несколько тщательно спланированных переворотов битов для обработки информации, требуя гораздо меньше энергии, чем сигналы, закодированные как 0 или 1.
Затем вычисление выполняется путем задержки одних сигналов времени относительно других, определяемых физикой исследуемой системы. Например, рассмотрим группу водителей грузовиков, которые отправляются в точку A и должны доставить лекарства в точку E как можно быстрее.
Различные возможные маршруты проходят через три перекрестка – назовите их B, C и D. Чтобы определить наиболее эффективный маршрут, логическая схема гонки оценивает каждый возможный сегмент поездки, например A-B и A-D. Если путь A-B занимает больше времени, чем путь A-D, будь то из-за того, что путь длиннее или имеет больший трафик, для A-B будет назначено более длительное время задержки.
В проекте команды большая задержка реализована за счет добавления дополнительного сопротивления более медленному сегменту.
Логика гонки действительно предполагает гонку, но в этом соревновании все водители грузовиков изначально едут в разных направлениях. Чтобы определить, какой маршрут к конечному пункту назначения самый быстрый, они проходят по всем возможным маршрутам через различные промежуточные точки доставки. В новую схему исследователи NIST вставили группу сигналов с временной кодировкой в начальной точке, каждый из которых действует как отдельный драйвер, который проходит через смоделированную аппаратную схему команды.
Каждый раз, когда гонщик прибывает в один из промежуточных пунктов назначения в гонке, модельная система отправляет новых водителей (новые сигналы времени), которые расходятся в разные стороны к оставшимся пунктам назначения. Если водитель прибывает в пункт назначения, в котором уже был другой водитель, этот водитель выбывает, потому что его путь больше не является конкурентоспособным.
Победитель гонки – первый гонщик, который прибудет в конец круга – указывает решение конкретной головоломки, для решения которой было запрограммировано оборудование.
Мадхаван начал новаторскую работу над схемами гоночной логики, будучи аспирантом Калифорнийского университета в Санта-Барбаре в 2016 году.
В этих первых системах использовались специализированные схемы и кремниевые чипы, которые были разработаны для моделирования определенных сетей, таких как манипуляции с ДНК, и поэтому могли решать лишь ограниченное количество проблем, связанных с сетью.
В NIST Мадхаван и его коллеги начали работу над более продвинутыми схемами гоночной логики.
Моделирование, проведенное Мадхаваном, Дэниелсом и Стайлзом, показало, что их конструкция, которая еще не была включена в рабочее устройство, может работать с гораздо более широким классом сетей, позволяя логике гонки решать более широкий спектр вычислительных задач. Эти головоломки включают в себя поиск наилучшего выравнивания между двумя белками или двумя цепочками нуклеотидов – молекулами, которые образуют строительные блоки ДНК – и определение кратчайшего пути между двумя пунктами назначения в сети.
«Мы показали, как использовать память, которая не использовалась в предыдущих реализациях логики гонки, чтобы создать более общий темпоральный компьютер», – сказал Стайлз. «Включение памяти позволит нам решить широкий класс проблем с помощью следующего чипа гоночной логики, который мы планируем сделать», – добавил он.
Исследователи начали создавать оборудование на основе своей конструкции.