本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
微軟目前正在進行一系列有趣的硬體實驗。該公司正在將一個裝滿計算機伺服器的改裝集裝箱沉入海底。最近一輪實驗正在蘇格蘭奧克尼群島附近進行，總共涉及864臺標準的微軟資料中心伺服器。許多人質疑這家將西雅圖推向高科技地圖的公司的理性，但嚴肅地說——微軟為什麼要這樣做？
原因有很多，但最重要的原因之一是，當計算機伺服器位於海底時，保持其冷卻要便宜得多。這種冷卻並非微不足道的開銷。精確的估計各不相同，但目前美國約有5%的能源消耗僅用於執行計算機——這對整個經濟來說是一筆巨大的成本。此外，這些計算機使用的所有能量最終都會轉化為熱量。這就產生了第二個成本：防止計算機熔化。
這些問題不僅出現在人造的數字計算機中。還有許多自然產生的計算機，它們也需要大量的能量。舉一個相當尖銳的例子，人腦就是一臺計算機。這臺特殊的計算機消耗了人類消耗的所有卡路里的10-20%。想想看：我們在非洲稀樹草原上的祖先每天必須多尋找20%的食物，僅僅是為了讓那塊忘恩負義的粉紅色果凍狀物體安穩地棲息在他們的肩膀上，不至於發脾氣。對我們的祖先來說，需要多20%的食物是一個巨大的對生殖適應性的懲罰。這種懲罰是否是智力在進化記錄中如此罕見的原因？沒有人知道——甚至沒有人擁有數學工具來提出這個問題。
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除了大腦之外，還有其他生物計算機，它們也消耗大量能量。舉一個例子，許多細胞系統可以被視為計算機。事實上，人造計算機和細胞計算機的熱力學成本的比較對於現代計算機工程師來說可能是非常令人汗顏的。例如，細胞的大部分能量預算都用於將RNA翻譯成氨基酸序列（即蛋白質），在細胞的核糖體中。但是，這種計算的熱力學效率——核糖體每次基本操作所需的能量——遠遠遠優於我們目前的人造計算機的熱力學效率。細胞使用的“技巧”是否可以被我們在人造計算機中利用？回到之前的生物學例子，人腦在進行計算時使用的技巧是否可以被我們在人造計算機中利用？
更普遍地說，為什麼計算機首先要消耗如此多的能量？支配系統執行的精確計算與其所需的能量之間關係的基本物理定律是什麼？我們能否透過重新設計計算機實現演算法的方式來提高其能源效率？
這些是我和我的合作者在聖塔菲研究所正在進行的科研專案中努力解決的一些問題。我們不是第一個研究這些問題的人；一個半世紀以來，人們一直在考慮這些問題，使用的主要是基於粗略分析而非嚴格數學論證的半正式推理——因為當時相關的數學還不完全成熟。
早期的工作產生了許多重要的見解，特別是20世紀中後期羅爾夫·朗道爾、查爾斯·貝內特等人的工作。
然而，早期的工作也受到一個事實的限制，即它試圖應用平衡統計物理學來分析計算機的熱力學。問題在於，根據定義，平衡系統是指狀態永遠不會改變的系統。因此，無論計算機是什麼，它們絕對是非平衡系統。事實上，它們通常是非常遠離平衡的系統。
幸運的是，完全獨立於早期的工作，在過去幾十年中，非平衡統計物理學領域（與一個名為“隨機熱力學”的領域密切相關）取得了一些重大突破。這些突破使我們能夠分析各種關於熱、能量和資訊如何在非平衡系統中轉化的各種問題。
這些分析提供了一些令人震驚的預測。例如，我們現在可以計算給定奈米級系統在給定時間間隔內違反熱力學第二定律、降低其熵的（非零）機率。（我們現在理解，熱力學第二定律並不是說封閉系統的熵不能減少，只是說其期望熵不能減少。）這裡沒有來自半正式推理的爭議；相反，在頂級期刊上發表了數百篇同行評議文章，其中很大一部分涉及對理論預測的實驗證實。
既然我們有了合適的工具，我們就可以以完全正式的方式重新審視計算熱力學的整個主題。這已經針對位元擦除完成了，位元擦除是朗道爾等人關注的主題，我們現在對位元擦除的熱力學成本有了完全正式的理解（結果證明這非常微妙）。
然而，計算機科學遠遠不止於計算給定計算中的位元擦除次數。由於非平衡統計物理學的突破，我們現在還可以從熱力學的角度研究計算機科學的其餘部分。例如，從位元到電路，我和我的合作者現在對“直線電路”的熱力學成本進行了詳細的分析。令人驚訝的是，這種分析導致了資訊理論的新擴充套件。此外，與朗道爾開創的那種分析相比，這種對電路熱力學成本的分析是精確的，而不僅僅是一個下限。
傳統計算機科學完全是關於執行給定計算所需的記憶體資源和時間步數之間的權衡。鑑於上述情況，似乎在執行計算中可能存在比傳統計算機科學中認識到的更多的熱力學權衡，除了記憶體資源和時間步數的成本之外，還涉及熱力學成本。這種權衡將適用於人造和生物計算機。
顯然，在發展現代“計算熱力學”方面還有大量工作要做。
敬請關注SFI出版社即將出版的一本書，其中收錄了許多涉及上述問題的論文。此外，為了促進對該主題的研究，我們建立了一個wiki，其中彙集了論文列表、網站、活動頁面等。我們非常鼓勵人們訪問它，註冊並開始改進它；參與的科學家越多，來自的領域越多，就越好！