从“信息-能量”基本关系看信息能源深度融合

慈松，刘前卫，康重庆，杨旸，钟明，李凯，郭晨

（1．清华大学；2. 国家电网有限公司；3. 上海科技大学）

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.202445

数字经济和社会的转型发展正推动数据中心和信息网络服务需求的指数级增长，而移动设备和网络使用流量越来越多，成为未来数据传输需求的主要增长点。移动网络的用电强度（kWh/GB）比固定线路网络要高得多，也会对数据传输网络的能源使用产生重大影响。信息负荷自身能耗展现出动态复杂系统的“蝴蝶效应”，比如通常移动终端每产生1个单位的信息，端到端能耗则至少增加10倍。因此，如何在数据驱动方法中采用最恰当数据集（just enough）达到系统状态感知和优化控制是未来信息能源领域中的一个重要的研究课题。这就需要对信息能源的关系有深刻认识。

在上述问题驱动下，本文从“物质-信息-能量”的基础三元关系出发，初步探讨信息系统的可持续性、信息能量的基本互换关系、计算/软件功耗模型，提出信息系统是一种“数字电网”和信息负荷调度能力是一种“新型发电能力”的观点，通过广域信息负荷与电力负荷联合调度达到信息系统的可持续发展和电力系统安全稳定运行，为未来高弹性电力系统的建设提供新的思路。

信息的传递需要物质媒介和能量。Einstein方程  表明了物质与能量的等价关系。由于这个强等价关系，“物质-信息-能量”三元关系也可看作信息与能量的二元关系。Bremermann由Einstein方程与Plank方程以推出信息处理速度也受质量(或能量)限制:  ，这是能量对信息处理的基本的限制。

信息的改变也可影响到能量的变化。Szilard用气体分子思想实验Maxwell demon 证明可以通过收集气体分子运动信息来改变分子运动，使系统的熵减少，从而增加系统的自由能(可做功的能量)。近年来随着技术的进步，Szilard的实验思想无论在经典和量子层面都得到证实，如图1所示。其中图1(a)为经典Maxwell demon，靠热池推动做工，改变位势；图1(b)为量子Maxwell demon，仅靠测量精确改变位势 。

图1  麦克斯韦尔精灵(Maxwell demon )示意图

熵的概念把热力学和信息联系在一起。Boltzmann统计热力学熵与Shannon的信息熵具有等价性，统计热力学熵可以看作是信息熵在微观层面的一个特例。通常宏观系统的多尺度复杂性掩盖了这种等价性，如同热力学三定律所述，宏观平衡态系统趋向熵的最大化。然而，这种熵增现象的实质是由宏观系统观测量的选择和观测设备的精度所导致的信息缺失，事实上信息仅仅是转向不被（无法）观测的自由度而隐藏起来。更深入的讨论涉及量子理论，但论文主要目的是说明在合适的尺度和粒度选择数据集对系统建模才是有意义的。

信息能量的深层统一互换关系为未来信息系统能效提升指出了方向。根据Landauer原理，常温下重置1bit需要的最小能量大约为2.87×10^-21J，然而目前低功耗计算系统只能做到Landauer极限的100倍左右。实现Landauer极限需要可逆计算领域的突破，其核心是可逆逻辑门的实现。门逻辑的可逆需要物理系统的可逆支持，这必然涉及到热力学的可逆性，且实现逻辑可逆性一般对状态的同步要求很高。而经典计算基于布尔逻辑，且经典计算系统中CMOS开关能耗正比于频率与电容，因此在不考虑计算性能的情况下，我们可以通过降低频率和电容大小将能耗降下来，这一特性已经在计算机CPU的能量管理中得到广泛应用。然而，需要指出的是即便电容与频率可以降到很小数值，量子隧穿效应所引起的漏电流依然会成为主要能耗来源，这在10nm一下的处理器中已经成为计算功耗的主要来源之一。

除过硬件带来的能耗与相应优化外，软件算法是对信息的最灵活便捷的操控手段，软件优化则必然是未来信息系统节能降耗的主要手段之一。就目前计算能效优化而言，软件的优化是对计算系统最直接方便的能耗优化方法，并且比特和熵等有关信息的概念在经典和量子层面有相似性，意味着软件和智能算法在经典层面的研究可以在未来延续到量子层面。然而，在使用同一硬件设施的情况下，软件能耗取决于许多因素，例如输入的数据大小，开发人员的能力，编译器的优化能力，算法复杂度等，这些为优化分配数据流提出了重大挑战。由图2可以看出软件开发和运行过程中每个阶段的若干因素对下一层产生的影响，可根据此推出跨层次的参数对计算能耗的影响模型，并且可转化为最优化参数配置问题，进而通过最优化方法求解最优性能边界。

图2 计算能耗模型与优化

随着后摩尔定律时代的到来，计算能耗已经从硬件能耗逐步转变到软件能耗。基于信息能量基本互换关系，广域信息负荷调度应该被视为一种“新型发电能力”。广域信息负荷调度的物理基础是光电效应，即我们可以通过光纤完成计算负荷的时空转移，也就是用信息网络将计算能耗在时空两维上进行调度。从信息能量互换的基本关系上来看，这等同于能量(电力负荷)的时空调度，从根本上改变了能量(电力负荷)只能通过电网传输的范式，对未来电网的形态和架构及调度方法将产生巨大影响。

本文提出的能量信息化和广域信息负荷调度与目前智能电网领域提出的虚拟电厂的概念在机理和方法有着本质上的不同。从熵的角度分析，用电方获得能量用来提取信息，从而使信息熵减，而发电方将产生热力学熵增，这两种熵在状态和自由度上远远不匹配。对信息系统而言，从电网获得的信息只是电压电流等粗颗粒的信息，比较合适的尺度是以能量片（电子群）为单位的信息。能量信息化处理装置可以将传统模拟能量流离散化和数字化为“能量切片”，便于与数字信息系统建立相应层面上的对应关系，即信息流与能量流做到同频处理，这样可以对电网中的能量流动进行有效管控。原文进一步论述其实现是通过程序控制的电力电子开关网络控制器对来源不同的“能量切片”进行重组和优化，去除能量在本地产生和使用过程中的不确定性和非线性，从而通过信息熵增实现物理系统的熵减。

图3  广域信息负荷与电网联合调度

本文作者认为信息系统是一种“数字电网”、信息负荷调度能力是一种“新型发电能力”，文中探讨了信息能量的基本互换关系及计算功耗模型等，进一步提出通过广域信息负荷与电力负荷联合调度达到信息系统的可持续发展和大电网安全稳定运行，能够为未来高弹性电力系统的建设提供新的思路。

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