Computational dissipation may arise from both information erasure and finite-time operation, although both contributions can in principle be avoided in the absence of space and time constraints. Logically reversible computation can replace erasure with ancilla cleanup, and slow adiabatic protocols can eliminate any excess finite-time dissipation. Under limited memory and in finite time, however, choosing reversible cleanup over erasure requires additional dissipative operations, creating a semi-reversible energy--memory--time tradeoff. We formulate this tradeoff at a fixed operating point of an externally clocked thermally coupled computer, where reversible checkpoint moves and local irreversible erasures have specified effective prices $ε_R$ and $ε_I$. Their ratio $λ=ε_I/ε_R$ selects an energy-optimal semi-reversible schedule under a checkpoint-memory bound by trading reversible moves against erasures. For a sequential computation whose dependency graph is a line, we derive an exact separator recurrence and prove that an asymptotically optimal schedule repeats a strictly reversible block followed by one local erasure. Coupling this scheduling theorem to a stochastic-thermodynamic constitutive model shows how temperature, primitive duration, memory, and device-dependent operation costs determine whether the optimal schedule uses reversible cleanup, elective erasures, or erasure at every disposal.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展
专知会员服务
27+阅读 · 2023年1月29日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《“边缘计算+”技术白皮书》,82页pdf
专知
11+阅读 · 2022年8月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
专访 | Recurrent AI:呼叫系统的「变废为宝」
机器之心
12+阅读 · 2018年11月28日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
348+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 10月26日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
11+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
18+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展
专知会员服务
27+阅读 · 2023年1月29日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
348+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员