ඔබේ කේතය ඉතාමත් වේගවත් කරලා බලනවානම්, අලූත්ම අලගුමාරු, බ්යාච්ච් කරුණු හෝ තවත් භාෂාවකට මාරු කරලාත්, පරිගණකය තවමත් උණුසුම් වෙයි, බල පරිභෝජනය ඉහළ යයි. මේක කේත ගැටලුවක් නොව, භෞතික ලෝකයේ අඩුම සීමාවක්.
මෙම සීමාව තාපගතික විද්යාවේ දෙවැනි නීතිය මත පදනම් වෙයි. ඒ කියන්නේ, වසා තැබූ පද්ධතියක මුළු entropy එක කවදාවත් අඩුවන්නේ නැහැ. ප්රයෝජනවත් වැඩකට ලැබෙන ශක්තිය සම්පූර්ණයෙන්ම කාර්යක්ෂම ලෙස පරිවර්තනය කළ නොහැකි අතර, කොටසක් නිතර උෂ්ණත්වයට පත් වෙයි. එම උෂ්ණත්වය ලැබෙන්නේ පද්ධතියේ අඩුම සීමාව නිසා, කාර්ය මණ්ඩලයක් හෝ මෝටර් එකක් තුළ ග්රහණය වීමේ පරිදි.
ඉන්පසු, entropy කියන්නේ "අස්ථිරත්වය" නොව, ගණනය ය. විශාල සංඛ්යාවක මයික්රොස්කෝපික අවස්ථා එකම මහා අවස්ථාවකට ගෙන එනවා. ඒ නිසා ශක්තිය ව්යාප්ත වීමේ ප්රවණතාවය ගණිතමය න්යාය පදනමක් මත පදනම් වෙයි, අහඹු අස්ථිරත්වයක් නොවේ. මේ අදහස Shannon entropy සමඟ සමාන වන අතර, තොරතුරු විද්යාත්මක පදනමක් වශයෙන් ද භාවිතා වේ.
කම්පියුටරයට විශේෂයෙන් බලපාන්නේ Landauer's principle ය. එක් බිට් එකක් මකා දැමීමට අවශ්ය අවම ශක්තිය kT ln2 ලෙස ගණනය වේ, එය උෂ්ණත්වයක් ලෙස නිකුත් වේ. වර්තමාන හාර්ඩ්වේයර් මේ සීමාවට වඩා ඉහළ පරිභෝජනයක් කරන නමුත්, මෙම න්යාය පෙන්වන්නේ ශක්තියේ ශූන්ය සීමාව නොමැති බවයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණ ශිෂ්යයන්, සංවර්ධකයන් සහ ව්යාපාරිකයන්ට මේ න්යාය වැදගත්. කේතය කෙතරම් හොඳටම අලගු කරනවාද, එය උෂ්ණත්වය හා බල පරිභෝජනය අඩු කරන්නේ කෙසේද කියා අවබෝධ කරගත හැක. එමඟින් දත්ත මධ්යස්ථානයේ ශක්ති පිරිවැය අඩු කර, පාරිසරික පදනමට අනුකූල ‘green IT’ ප්රතිපත්තියක් ගොඩනැගිය හැක. තවද, උෂ්ණත්වය අඩු කිරීමේ තාක්ෂණික උපකාරකයන් (උදාහරණként හීට් sinks, හොඳ algorithmic design) ගැන ඉගෙනීම, සමාජ ආර්ථික වශයෙන් තරඟකාරිත්වය වැඩි කරයි.
අවසන් වශයෙන්, කේත කාර්යක්ෂමතාවය පුරාතන භෞතික සීමා මත පදනම් වේ. ඒ නිසා අපිට කළ හැක්කේ එම සීමාවට όσο πιο κοντά να φτάσουμε, ώστε η ενεργειακή απόδοση να βελτιώνεται σταδιακά. නවීන තාක්ෂණය සහ පරිසර හිතකාමී සංකල්පය එකට ගැලපීමෙන්, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ප්රගතියට නව පියවරක් ගත හැක.
