随着人工智能技术的迅猛发展,计算需求日益激增,传统数字计算架构在能耗和速度方面的局限逐渐显现。数字计算因频繁的模拟-数字转换和复杂的数据传输,造成能耗和延迟的显著增加,成为制约AI和组合优化大规模应用的瓶颈。在此背景下,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)应运而生,融合模拟电子与三维光学技术,展现出卓越的计算潜能,成为推动下一代高效智能计算的重要突破口。 模拟光学计算机的最大优势在于其全模拟架构,消除传统硬件中的数字转换开销,实现原生的迭代固定点搜索算法。这一算法不仅天然适应神经网络的推理任务,也能高效解决组合优化问题。其硬件设计结合微型发光二极管阵列、空间光调制器以及高灵敏度光电探测器,在光学域高效实现大规模矩阵向量乘法,同时由模拟电子电路完成非线性变换、加减法以及退火操作。
如此高效的光电协同,令每次迭代仅需约20纳秒,实现极快的收敛速度和强抗噪声能力。 AOC的核心数学模型基于固定点迭代更新规则,通过反馈回路不断调整系统状态直到满足稳定解。该模型融合了残差连接、矩阵-非线性函数乘积和动量项,兼顾收敛速度与鲁棒性,适应多种神经和优化模型。具体而言,状态向量的更新不依赖于中间缓存或离散采样,适合模拟反馈的连续计算特性,有效抵消模拟噪声带来的影响。 在人工智能推理方面,AOC特别擅长执行迭代的平衡态神经网络模型如深度平衡网络(Deep Equilibrium Models)。这种模型通过不断自反馈处理输入,直至获得隐藏状态的稳定解,体现出类似人类递归推理的能力。
对比传统前馈网络,平衡态网络能够动态调节推理深度,提高泛化能力和对抗分布外数据的适应性。AOC利用其高效的迭代固定点运算,将这些计算密集型网络推理任务在硬件层面加速,显著缩短延时。 AOC已在多个机器学习任务中取得成功验证。图像分类任务如MNIST及Fashion-MNIST数据集得到了良好分类准确率,且预测结果与数字孪生模拟高度一致,体现出硬件的高精准度。此外,针对非线性回归任务,AOC能够逼近复杂函数曲线,如高斯函数和正弦函数,显示出对连续输出的处理能力。值得注意的是,由于模拟计算的固有噪声,回归任务较分类更加敏感,采用多次采样平均策略以提升稳定性。
组合优化领域中,AOC同样展现出强大实力。其支持的二次无约束混合优化(Quadratic Unconstrained Mixed Optimization,QUMO)定义灵活,能同时包含二进制和连续变量,广泛适用于实际工业问题。与传统的只含二进制变量的QUBO问题相比,QUMO减少了对约束条件的映射开销,使得复杂的线性不等式约束得以高效表达。 医疗影像重建是典型的应用示范。利用压缩感知技术,AOC通过求解QUMO形式的优化问题,完成MRI等高维医学图像在测量数据缺失情况下的高质量恢复。相比于传统𝑙1范数等凸优化,采用原始的𝑙0范数概念有助于获得更稀疏且准确的重建结果,然而难点在于该非凸优化的高计算复杂度。
AOC利用硬件的本地迭代求解优势,结合块坐标下降等方法,有效求得近似最优解,降低扫描时间同时保证图像质量,显著提升患者舒适度及医疗效率。 在金融领域,证券交易结算问题因涉及巨量的交易、法律约束与资源限制,属于NP难题。AOC将结算任务映射为QUMO实例,通过引入连续松弛变量,将复杂的不等式约束纳入目标函数,实现了高效精确的最优交易集筛选。实际应用场景中的测试表明,AOC不仅快速找到全局最优解,还能在硬件规模所限下完成较大规模问题的迭代求解,优于当前商业求解器及部分量子硬件解决方案。 为验证与推广AOC能力,研究团队开发了高保真的数字孪生模型(AOC-DT),用于在数字环境中模拟和训练神经平衡模型及进行优化求解。该数字孪生实现与物理硬件超过99%的行为匹配,支持多任务训练与测试,成为硬件设计与算法协同优化的重要工具。
此外,AOC-DT更便于扩展至规模更大的问题,如脑部MRI图像重建中上百万甚至数百万变量的实例,展现了系统未来规模化潜能。 目前的AOC原型基于16×16规模的模组,支持256权重的矩阵乘积。通过时间复用技术,能够实现在单芯片基础上运行4096权重规模模型,保证模型复杂度可扩展。未来,借助成熟的微发光二极管阵列、空间光调制器及高速光电探测器产业链及3D光学集成,AOC有望扩展至数亿乃至数十亿权重规模,满足更大规模AI模型及工业优化的需求。 在硬件层面,AOC利用三维光学路径设计,有效解决传统平面光学系统中因芯片面积受限而导致的矩阵规模瓶颈。利用球面和柱面透镜实现的多维光学扇出与扇入设计,实现了光信号的高并行度处理。
微发光二极管作为非相干光源,相比相干光源对光路匹配的波长级精度要求降低,增强制造工艺的可行性与稳定性。模拟电子部分负责实现激活函数、退火调节及反馈控制,实现光电信号的无缝转换和加速计算。 关于能效,AOC预计实现约500 TOPS/W(兆亿次操作每瓦特)性能,是目前主流GPU能效的百倍以上,这归功于其消除模数转换开销和融合计算存储的架构优势。这种能效的大幅提升,契合当前绿色计算与可持续发展趋势,为大规模AI推理和工业优化提供了可行的低能耗计算平台。 当然,AOC也面临着挑战。硬件集成复杂,3D光学系统的稳定性和微小误差校正仍需优化。
模拟信号本质带来的非理想性与噪声,也需结合算法层面的鲁棒设计加以缓解。此外,实际应用中模型规模的扩张需与硬件模块化融合,探索高效的任务拆分与并行执行机制。 展望未来,模拟光学计算机契合AI推理和组合优化需求的深度迭代和动态推理特点,有望成为通用智能计算的重要支撑。其硬件与软件协同设计的策略,启示着硬件加速器的发展方向,激发新型模型与算法的诞生。随着制造技术的进步和生态系统的完善,AOC或将引领可持续计算新时代,助力人工智能更加智能、高效地融入各行各业。 总体而言,模拟光学计算机打破了数字计算的能效与速度瓶颈,实现在同一平台上加速AI推理与组合优化两大核心任务。
它充分发挥光与模拟电子技术的协同优势,具备强大的可扩展性、抗噪声能力以及对复杂模型的天然适应性,成为人工智能和工业优化领域极具潜力的创新途径。随着技术的不断成熟,模拟光学计算机必将在推动智能计算和可持续发展中扮演关键角色,成为未来科技发展的重要里程碑。 。
