O futuro da computação depende da sua reversibilidade.
É hora de abraçar a computação reversível, que pode oferecer melhorias drásticas na eficiência energética.
Por Michael P. Frank.
Por mais de 50 anos, os computadores têm apresentado melhorias constantes e drásticas, tudo graças à Lei de Moore — o aumento exponencial ao longo do tempo no número de transistores que podem ser fabricados em um circuito integrado de determinado tamanho. O sucesso da Lei de Moore deveu-se ao fato de que, à medida que os transistores se tornavam menores, eles se tornavam simultaneamente mais baratos, mais rápidos e mais eficientes em termos de energia. O resultado desse cenário vantajoso para todos permitiu o reinvestimento em tecnologia de fabricação de semicondutores, que poderia produzir transistores ainda menores e mais densamente compactados. E assim esse círculo virtuoso continuou, década após década.

Agora, porém, especialistas da indústria, da academia e de laboratórios governamentais preveem que a miniaturização de semicondutores não continuará por muito mais tempo — talvez 5 ou 10 anos. Diminuir o tamanho dos transistores já não proporciona as melhorias de antes. As características físicas dos transistores pequenos causaram a estagnação das velocidades de clock há mais de uma década, o que levou a indústria a começar a construir chips com múltiplos núcleos. Mas mesmo as arquiteturas multicore precisam lidar com quantidades crescentes de "silício escuro", áreas do chip que precisam ser desligadas para evitar superaquecimento.

Esforços hercúleos estão sendo feitos na indústria de semicondutores para tentar manter a miniaturização em andamento. Mas nenhum investimento, por maior que seja, pode mudar as leis da física. Em algum momento — que não está muito distante — um novo computador que simplesmente tenha transistores menores deixará de ser mais barato, mais rápido ou mais eficiente em termos de energia do que seus antecessores. Nesse ponto, o progresso da tecnologia convencional de semicondutores chegará ao fim.

Que dizer da tecnologia de semicondutores não convencionais, tais como transistores de nanotubos de carbono, transistores de tunelamento ou dispositivos espintrônicos? Infelizmente, muitas das mesmas barreiras físicas fundamentais que impedem a atual tecnologia semicondutora de óxido metálico complementar (CMOS) de avançar muito mais ainda se aplicarão, sob forma modificada, a esses dispositivos. Talvez consigamos arrancar mais alguns anos de progresso, mas se quisermos continuar avançando nas próximas décadas, novos dispositivos não bastam: teremos também de repensar nossas noções mais fundamentais de computação.

Deixe-me explicar. Por toda a história da computação, nossas máquinas de calcular operaram de uma forma que causa a perda intencional de alguma informação (ela é destrutivamente sobrescrita) no processo de execução das computações. Mas já há várias décadas sabemos que é possível, em princípio, realizar qualquer computação desejada sem perder informação — isto é, de tal maneira que a computação sempre pudesse ser revertida para recuperar seu estado anterior. Essa ideia de computação reversível atinge o próprio cerne da termodinâmica e da teoria da informação e, com efeito, é a única maneira viável dentro das leis da física pela qual poderemos continuar melhorando a eficiência de custo e energia da computação de propósito geral no longo prazo.

No passado, a computação reversível nunca recebeu muita atenção. Isso porque ela é muito difícil de implementar, e havia poucas razões para perseguir esse grande desafio enquanto a tecnologia convencional continuava avançando. Mas, com o fim agora à vista, é hora de as melhores mentes da física e da engenharia do mundo iniciarem um esforço conjunto para concretizar a computação reversível na prática.

A história da computação reversível tem início com o físico Rolf Landauer, da IBM, que publicou um artigo em 1961 intitulado “Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process” [Irreversibilidade e Geração de Calor no Processo de Computação]. Nele, Landauer argumentou que o caráter logicamente irreversível das operações computacionais convencionais tem implicações diretas para o comportamento termodinâmico de um dispositivo que realiza tais operações.

O raciocínio de Landauer pode ser compreendido observando-se que as leis mais fundamentais da física são reversíveis, o que significa que, se você tivesse conhecimento completo do estado de um sistema fechado em determinado instante, poderia sempre — ao menos em princípio — executar as leis da física no sentido inverso e determinar o estado exato do sistema em qualquer instante anterior.

Para visualizar melhor isso, considere um jogo de bilhar — um jogo ideal, sem atrito. Se você fizesse um filme das bolas colidindo umas com as outras e com as tabelas, o filme pareceria normal quer você o exibisse de trás para frente ou de frente para trás: a física das colisões seria a mesma, e você poderia deduzir a configuração futura das bolas a partir de sua configuração passada ou vice-versa com idêntica facilidade.

A mesma reversibilidade fundamental é válida para a física em escala quântica. Como consequência, não se pode ter uma situação na qual dois estados detalhados distintos de qualquer sistema físico evoluam para exatamente o mesmo estado em um instante posterior, porque isso tornaria impossível determinar o estado anterior a partir do estado posterior. Em outras palavras, no nível mais elementar da física, a informação não pode ser destruída.

A reversibilidade da física significa que nunca podemos realmente apagar informação em um computador. Sempre que sobrescrevemos um bit de informação com um novo valor, a informação anterior pode até estar perdida para todos os efeitos práticos, mas não foi verdadeiramente destruída no plano físico. Em vez disso, ela foi empurrada para o ambiente térmico da máquina, onde se transforma em entropia — em essência, informação tornada aleatória — e se manifesta como calor.

Retornando ao nosso exemplo do jogo de bilhar, suponha que as bolas, as tabelas e o feltro não fossem isentos de atrito. Então, com certeza, duas configurações iniciais distintas poderiam culminar no mesmo estado — digamos, com as bolas paradas em um dos lados. A perda de informação por atrito geraria então calor, embora em quantidade ínfima.

Os computadores de hoje dependem de apagar informação a todo momento — tanto é assim que cada porta lógica ativa em projetos convencionais sobrescreve destrutivamente sua saída anterior a cada ciclo de clock, desperdiçando a energia associada. Um computador convencional é, essencialmente, um aquecedor elétrico caro que, por acaso, executa uma pequena quantidade de computação como efeito colateral.

De Volta para o Futuro
A computação reversível baseia-se na física reversível, onde nenhuma energia é perdida por atrito

Ilustração: James Provost
DUAS BOLAS IDEAIS, perfeitamente elásticas e isentas de atrito interno, são soltas de alturas diferentes. Elas irão então rebater repetidamente de volta às suas alturas originais. Em qualquer ponto, a velocidade e a posição futura ou passada de uma bola podem ser calculadas com base em sua velocidade e posição atuais [à esquerda]. Mas se houver atrito interno, a situação não é mais reversível: ambas as bolas acabam finalmente no chão, e você não pode determinar suas velocidades e posições passadas a partir das atuais [à direita]. Aqui, a energia é desperdiçada pela geração de calor por atrito.

Ilustração: James Provost
UMA PORTA LÓGICA poderia, em princípio, ser construída a partir de bolas e barreiras idealizadas. Esta porta E de bolas de bilhar possui duas entradas e três saídas. Se um "verdadeiro" for aplicado apenas à entrada "A" (uma bola entrando pelo topo), então um "verdadeiro" aparecerá na saída "A" (bola saindo pela parte inferior) [à esquerda]. Se "verdadeiro" for aplicado apenas à entrada "B" (uma bola entrando pela esquerda), então um "verdadeiro" aparecerá apenas na saída "(NÃO-A) E B" (bola saindo para a direita) [ao centro]. Se "verdadeiro" for aplicado a ambas as entradas, então um "verdadeiro" aparecerá tanto na saída "A" quanto na saída "A E B" [à direita].
Quanto calor é produzido? A conclusão de Landauer, que desde então foi confirmada experimentalmente, foi a de que cada apagamento de bit deve dissipar pelo menos 17 milésimos de elétron-volt à temperatura ambiente. Esta é uma quantidade de energia muito pequena, mas, diante de todas as operações que ocorrem em um computador, ela se acumula. A atual tecnologia CMOS comporta-se, na verdade, de forma muito pior do que Landauer calculou, dissipando algo em torno de 5.000 elétron-volts por bit apagado. Os projetos padrão de CMOS poderiam ser aprimorados a esse respeito, mas jamais conseguirão ficar muito abaixo de cerca de 500 eV de energia perdida por bit apagado, ainda longe do limite inferior de Landauer.

Podemos fazer melhor? Landauer começou a considerar essa questão em seu artigo de 1961, no qual forneceu exemplos de operações logicamente reversíveis, ou seja, aquelas que transformam estados computacionais de tal modo que cada estado inicial possível gera algum estado final exclusivo. Tais operações poderiam, em princípio, ser realizadas de maneira termodinamicamente reversível, hipótese na qual qualquer energia associada aos sinais portadores de informação no sistema não teria necessariamente de ser dissipada como calor, mas poderia, em vez disso, ser potencialmente reutilizada para operações subsequentes.

Para provar que essa abordagem ainda poderia fazer tudo o que um computador convencional faz, Landauer também observou que qualquer operação computacional logicamente irreversível desejada poderia ser incorporada em uma operação reversível, bastando reservar de lado qualquer informação que não fosse mais necessária, em vez de apagá-la. Mas Landauer pensou originalmente que fazer isso estaria apenas adiando o inevitável, porque a informação ainda precisaria ser apagada no final, quando a memória disponível ficasse cheia.

Coube ao jovem colega de Landauer, Charles Bennett, demonstrar em 1973 que é possível construir computadores totalmente reversíveis capazes de realizar qualquer computação sem encher rapidamente a memória com dados temporários. O segredo consiste em desfazer as operações que produziram os resultados intermediários. Isso permitiria que qualquer memória temporária fosse reutilizada para computações subsequentes sem jamais ter de ser apagada ou sobrescrita. Dessa forma, as computações reversíveis, se implementadas no hardware apropriado, poderiam, em princípio, contornar o limite de Landauer.

Infelizmente, a ideia de Bennett de utilizar a computação reversível para tornar a computação muito mais eficiente em termos energéticos definhou em remansos acadêmicos por muitos anos. O problema é que é realmente difícil projetar um sistema que faça algo computacionalmente interessante sem incorrer inadvertidamente em um aumento significativo de entropia a cada operação. Mas a tecnologia evoluiu, e a necessidade de minimizar o consumo de energia é agora premente. Por isso, alguns pesquisadores estão novamente voltando os olhos para a computação reversível para economizar energia.

Como seria um computador reversível? As primeiras tentativas detalhadas de descrever um mecanismo físico eficiente para a computação reversível foram realizadas no final da década de 1970 e início da década de 1980 por Edward Fredkin e seu colega Tommaso Toffoli, em seu grupo de pesquisa de Mecânica da Informação [Information Mechanics] no MIT.

Como prova de conceito, Fredkin e Toffoli propuseram que operações reversíveis poderiam, em princípio, ser realizadas por circuitos eletrônicos idealizados que utilizassem indutores para transportar pacotes de carga para frente e para trás entre capacitores. Sem resistores amortecendo o fluxo de energia, esses circuitos eram teoricamente isentos de perdas. No domínio mecânico, Fredkin e Toffoli imaginaram esferas rígidas colidindo entre si e com barreiras fixas em trajetórias estreitamente delimitadas, não muito diferente do jogo de bilhar sem atrito que descrevi anteriormente.

Infelizmente, esses sistemas idealizados não puderam ser construídos na prática. Mas essas investigações conduziram ao desenvolvimento de duas primitivas computacionais abstratas, hoje conhecidas como porta de Fredkin e porta de Toffoli, que se tornaram a base de grande parte do trabalho teórico subsequente em computação reversível. Qualquer computação pode ser realizada por meio dessas portas, que operam sobre três bits de entrada, transformando-os em configurações finais exclusivas de três bits de saída.

Enquanto isso, outros pesquisadores em instituições como o Caltech, a Rutgers, a Universidade do Sul da Califórnia e o Xerox PARC continuaram a explorar possíveis implementações eletrônicas. Eles chamaram seus circuitos de “adiabáticos”, em referência ao regime termodinâmico idealizado no qual a energia é impedida de deixar o sistema na forma de calor.

Essas ideias mais tarde encontraram terreno fértil de volta ao MIT, onde em 1993 um estudante de pós-graduação chamado Saed Younis, no grupo de Tom Knight, demonstrou pela primeira vez que circuitos adiabáticos poderiam ser usados para implementar uma lógica plenamente reversível. Estudantes posteriores do grupo, incluindo Carlin Vieri e eu, basearam-se nesses alicerces para projetar e construir processadores totalmente reversíveis de vários tipos em CMOS como simples provas de conceito. Esse trabalho estabeleceu que não havia barreiras fundamentais que impedissem toda a disciplina da arquitetura de computadores de ser transposta para o domínio reversível.

Entrementes, outros pesquisadores vinham explorando abordagens alternativas para implementar a computação reversível que não se baseavam de modo algum na eletrônica de semicondutores. No início dos anos 1990, o visionário da nanotecnologia K. Eric Drexler produziu projetos detalhados para dispositivos lógicos nanomecânicos reversíveis feitos de materiais semelhantes ao diamante. Ao longo das décadas, pesquisadores russos e japoneses vinham desenvolvendo dispositivos eletrônicos supercondutores reversíveis, tais como o quantron paramétrico e o parametron de fluxo quântico, que têm nomes semelhantes (mas distintos). E um grupo na Universidade de Notre Dame estudava como utilizar elétrons individuais em interação em matrizes de pontos quânticos. Para aqueles dentre nós que trabalhavam em computação reversível na década de 1990, parecia que, com base na ampla gama de hardware potencial que já fora proposta, algum tipo de tecnologia prática de computação reversível pudesse não estar muito distante.

Infelizmente, a ideia ainda estava à frente de seu tempo. A tecnologia convencional de semicondutores aprimorou-se rapidamente ao longo dos anos 1990 e início dos anos 2000 e, por isso, o campo da computação reversível definhou na maior parte do tempo. Não obstante, alguns progressos foram feitos. Por exemplo, em 2004, Krishna Natarajan (um estudante que eu orientava na Universidade da Flórida) e eu demonstramos em simulações detalhadas que uma nova e simplificada família de circuitos para computação reversível, chamada lógica adiabática de dois níveis, ou 2LAL [two-level adiabatic logic], poderia dissipar tão pouco quanto 1 eV de energia por transistor por ciclo — cerca de 0,001 por cento da energia normalmente utilizada por sinais lógicos naquela geração de CMOS. Ainda assim, um computador reversível prático ainda está por ser construído utilizando esta ou outras abordagens.

Não resta muito tempo para desenvolver máquinas reversíveis, pois o progresso na tecnologia convencional de semicondutores poderá estagnar em breve. E se isso acontecer, a indústria poderá estagnar, tornando o progresso futuro muito mais difícil. Portanto, o momento é de fato propício agora para buscar essa tecnologia, pois provavelmente levará pelo menos uma década para que os computadores reversíveis se tornem práticos.

A necessidade mais crucial é a de novas tecnologias de dispositivos reversíveis. Os transistores CMOS convencionais — especialmente os menores, de última geração — deixam escapar corrente demais para compor circuitos adiabáticos muito eficientes. Transistores maiores baseados em tecnologias de fabricação mais antigas apresentam menos vazamento, mas teriam de ser operados com bastante lentidão, o que significa que muitos dispositivos teriam de ser utilizados para acelerar a computação por meio de operação paralela. Empilhá-los em camadas poderia gerar circuitos adiabáticos compactos e com eficiência energética, mas, no momento, tal fabricação 3D ainda é bastante onerosa. E o CMOS pode ser um beco sem saída, de qualquer maneira.

Computação com Lógica de Elos Minúsculos

Ilustração: James Provost
Ralph Merkle e seus colegas vislumbram realizar computações utilizando uma “lógica de elos” [link logic] nanomecânica, cujo bloco construtivo elementar é mostrado aqui. Esse dispositivo contém duas barras móveis [cinza-escuro], conectadas de tal maneira que apenas uma barra por vez pode ser deslocada de sua posição central. Essas barras mediriam algumas centenas de átomos de comprimento, e seus pontos de pivô seriam praticamente sem atrito. Assim, um grande número delas conectadas entre si de maneira apropriada poderia realizar cálculos, exatamente como os transistores fazem hoje. A diferença é que um sistema minúsculo de lógica de elos seria reversível.

Felizmente, existem algumas alternativas promissoras. Uma delas é usar eletrônica supercondutora rápida para construir circuitos reversíveis, que já demonstraram dissipar menos energia por dispositivo do que o limite de Landauer quando operados de modo reversível. Avanços nesse domínio foram obtidos por pesquisadores da Universidade Nacional de Yokohama, da Universidade de Stony Brook e da Northrop Grumman. Enquanto isso, uma equipe liderada por Ralph Merkle no Institute for Molecular Manufacturing em Palo Alto, Califórnia, projetou máquinas moleculares reversíveis em escala nanométrica, que em teoria poderiam consumir um centésimo de bilionésimo da energia da tecnologia de computação atual, operando comutações ainda em escalas de tempo de nanossegundos. A grande dificuldade é que a tecnologia para fabricar dispositivos com tamanha precisão atômica ainda precisa ser inventada.

Quer essas abordagens específicas deem frutos ou não, os físicos que trabalham no desenvolvimento de novos conceitos de dispositivos precisam manter em mente a meta da operação reversível. Afinal, essa é a única maneira pela qual qualquer novo substrato de computação pode vir a superar as capacidades práticas da tecnologia CMOS em fim de linha por muitas ordens de magnitude, em vez de apenas algumas, no máximo.

Para sermos claros, a computação reversível não é de modo algum fácil. De fato, os obstáculos de engenharia são colossais. Alcançar uma computação reversível eficiente com qualquer tipo de tecnologia provavelmente exigirá uma reformulação profunda de toda a nossa infraestrutura de projeto de circuitos integrados. Teremos também de retreinar uma grande parcela da força de trabalho da engenharia digital para utilizar as novas metodologias de projeto. Calculo que o custo total de todos os novos investimentos em educação, pesquisa e desenvolvimento que serão necessários nas próximas décadas chegará facilmente à casa dos bilhões de dólares. É uma empreitada de longo alcance [moon shot] para o futuro da computação.

Mas, em minha opinião, a dificuldade desses desafios seria uma péssima desculpa para não os enfrentar. Neste momento, chegamos a uma encruzilhada histórica na evolução da tecnologia da computação, e devemos escolher um caminho em breve.

Se continuarmos em nosso curso atual, isso equivalerá a desistir do futuro da computação e aceitar que a eficiência energética de nosso hardware em breve atingirá um patamar estagnado. Mesmo conceitos não convencionais, como a computação neural analógica ou baseada em impulsos espiculares [spikes], acabarão atingindo um limite se não forem projetados para também serem reversíveis. E mesmo um avanço revolucionário na computação quântica ajudaria apenas a acelerar significativamente algumas poucas classes altamente especializadas de computações, não a computação em geral.

Mas, se decidirmos abrir essa nova trilha da computação reversível, poderemos continuar encontrando maneiras de aprimorar a computação por muito tempo no futuro. A física não conhece nenhum limite superior para a quantidade de computação reversível que pode ser realizada utilizando uma quantidade fixa de energia. Portanto, até onde sabemos, um futuro ilimitado para a computação nos aguarda, se formos corajosos o bastante para aproveitá-lo.

Este artigo foi publicado na edição impressa de setembro de 2017 como “Throwing Computing Into Reverse” [Lançando a Computação em Marcha a Ré].

Sobre o Autor
Michael P. Frank é membro sênior do corpo técnico dos Laboratórios Nacionais Sandia, em Albuquerque, onde pesquisa tecnologias avançadas de computação.