随着人工智能(AI)和组合优化技术在科学研究和工业应用中的广泛应用,对于计算性能和能效的需求也日益攀升。然而,传统数字计算体系因其庞大的能耗和延迟限制,面临着发展瓶颈。模拟光学计算机作为一种新兴的非传统计算平台,结合了模拟电子学和三维光学技术,成功实现了AI推理与组合优化的加速,展现出巨大潜力和广阔前景。 模拟光学计算机(简称AOC)的核心创新在于其利用快速固定点搜索算法,成功避免了计算中的数字转换步骤,从而显著提升了运算效率并增强了系统抗噪性能。其架构采用循环反馈机制,在大约20纳秒的硬件迭代周期内,光学组件负责高并行度的矩阵-向量乘法运算,而模拟电子元件则完成非线性运算、差分计算和退火处理。光电子与模拟电子信号交替流转的设计,使得状态向量在光电双域内实现更新与收敛。
AOC技术的实现依托于微型发光二极管(microLED)阵列作为光源,空间光调制器(SLM)用以存储并调制神经网络权重或优化问题的系数,最后通过光电探测器阵列将光信号转译成电信号进行后续模拟处理。这一设计不仅突破了传统数字计算的存储瓶颈,且利用三维光学技术实现了高效的光信号扇出和汇聚,大幅提升了矩阵运算的规模和速度。与其他光学计算架构相比,AOC的三维光学方案避免了仅靠平面光学难以扩展的限制,增强了系统可扩展性与性能。 在AI推理方面,AOC支持新兴的固定点模型,特别是神经平衡模型(equilibrium models),该类模型本质是自递归神经网络,通过迭代收敛实现复杂任务的推断。平衡模型具备动态推理能力和递归推理潜力,相较传统的深度前馈神经网络在泛化性能和推理效率上更具优势。AOC将输入数据经过数字输入投影层映射到潜在空间,然后利用其硬件实现的平衡模型迭代求解,最后由数字输出投影获得最终推断结果。
此过程充分利用了AOC的模拟计算优势,实现图像分类和非线性回归任务中的高效推理。 实际应用实例中,AOC被成功用于MNIST和Fashion-MNIST数据集的图像分类任务,具备与数字双胞胎(AOC-DT)模型超过99%的结果一致性,并且在模型权重达到4096时,通过时间复用技术有效扩展计算规模。此外,AOC也可执行高复杂度的非线性曲线拟合回归任务,表现出较强的噪声容忍性和连续值计算能力,显著拓展了模拟光学计算机在AI推理领域的适用范围。 组合优化方面,AOC可解决广义的二次无约束混合优化问题(QUMO),涵盖连续和二进制变量,适配现实世界中复杂的优化需求。QUMO超越了传统只包含二进制变量的QUBO问题,在表示表达能力和约束处理方面更具灵活性。例如线性不等式约束通过引入松弛变量得以高效映射,避免了QUBO在变量规模上的爆炸性增长。
AOC在医学图像重建领域的应用尤为典型。通过将压缩感知技术中的原始ℓ0范数优化问题转化为QUMO模型,并在AOC硬件上求解,实现了高质量MRI图像的快速准确重构。该方案充分发挥了AOC结合模拟连续和二元变量优化的特性,有效解决了传统数字方法难以处理的NP难问题,提升了成像速度和患者舒适度。在金融领域,AOC也被用于证券交易结算优化,通过映射复杂约束的交易网络为QUMO问题,成功求解规模达数十变量的实际案例,且达到了较量子硬件更高的成功率和鲁棒性。 从硬件设计角度看,AOC利用成熟的消费级光电子及模拟电子元件,采用模块化架构便于扩展。每个光学模块由微型LED阵列、空间光调制器和光电探测器组成,尺寸约为4厘米,可通过叠加多个模块灵活应对数以百万计权重的规模需求。
其3D光学设计避免了平面系统受制于芯片面积和光路干涉的难题,且微型LED作为非相干光源,对光路长度匹配要求宽松,具备更好的制造适应性和经济性。 在性能方面,预计AOC能达到每瓦500万亿次操作(TOPS)的能效,是当前旗舰GPU能效的百倍以上。其高速反馈迭代机制保证了极短的延迟和稳定的计算精度,特别适合需要多次迭代收敛的递归神经网络或梯度下降类优化算法。每次硬件迭代时间约为20纳秒,而实际采样窗口为数微秒,确保了计算过程的连续性和噪声抑制。 AOC的成功离不开软硬件协同设计。数字双胞胎(AOC-DT)作为硬件的数字模拟环境,精确复现了模拟非理想性,使得模型训练能在数字环境中完成,训练后权重直接转移到硬件,实现高保真推理。
同时,AOC-DT支持算法参数自动调节和探索,为优化任务提供可靠的数值求解支持,达到或超越商业优化软件的性能。 未来,随着组件小型化和集成度提升,AOC可望支持数亿乃至十亿级权重规模,满足高分辨率医学成像和大规模深度学习模型的需求。此外,模拟电子学和光学器件的深度融合,有望引入更多非线性操作和计算谓词,极大丰富硬件本身的表达能力。 模拟光学计算机不仅是技术上的创新,更代表了计算理念的变革。它突破了冯·诺依曼架构带来的存储与计算分离瓶颈,回归到自然界中信息处理的原理,通过光速传播和模拟迭代实现低耗高效的智能计算。随着AI需求的爆发式增长和环境对计算能效的严苛要求,模拟光学计算机有望成为驱动下一代人工智能和组合优化的关键技术之一。
总之,模拟光学计算机通过其独特的固定点迭代框架和全模拟光电混合体系,实现了AI推理与复杂优化一体化的领先方案。其在图像分类、非线性回归、医学影像重建及金融交易优化等多领域的成功验证,不仅印证了理论的可行性,更展现了极具竞争力的性能与能效。随着技术进步和规模扩大,模拟光学计算机势必在可持续计算和智能化时代扮演重要角色,推动人类社会迈向绿色智能新纪元。 。
