随着人工智能技术的迅猛发展,计算需求呈现爆炸式增长,尤其是在深度学习模型推理与复杂组合优化问题的求解中,数字计算架构遭遇了功耗攀升和延迟增加的双重挑战。传统的冯·诺依曼架构因其普遍存在的存储器瓶颈以及数字信号的反复转换,限制了处理效率的进一步提升。而在这一背景下,类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)的出现为解决这一困境提供了创新的思路。类比光学计算机融合了类比电子技术与三维光学系统,能够在无需频繁数字转换的前提下,直接高效地执行复杂的计算任务,包括AI推理与组合优化两大核心领域。类比光学计算机的设计基于一个统一的固定点搜索抽象,通过反复迭代实现系统状态的稳定收敛,具备较强的噪声鲁棒性与计算效率。其独特的光电子反馈结构使得矩阵-向量乘法等线性操作在光学域中并行高速完成,而非线性变换及加减运算则由类比电子电路处理,形成高效的混合计算循环。
硬件部分利用了微发光二极管(microLED)阵列作为光源,空间光调制器(SLM)承载权值矩阵,而光电探测器将光信号转换回电子信号,组成端到端的光电子计算流程。特别是三维光学设计有效实现了光的高效扇入与扇出,克服传统平面光学架构的尺寸限制,使得矩阵乘法可以扩展到更大规模。通过固定点迭代,系统状态不断更新直至达到稳定点。该过程不仅保证计算的准确性,还能主动抑制由于物理噪声引起的扰动,从而适合类比硬件演算。类比光学计算机支持多种具有递归性质的神经网络模型,尤其是固定点模型(equilibrium models),如经典的Hopfield网络以及现代的深度平衡网络(Deep Equilibrium Networks)。这些模型采用动态推理,允许计算层数在推理阶段自适应变化,从而提升推理能力并增强模型的泛化性能。
训练过程在数字模拟环境中完成,通过数字孪生(digital twin)进行高精度仿真,训练出的权值经过量化后加载至硬件中进行推理。实验中,AOC已成功应用于图像分类(包括MNIST与Fashion-MNIST数据集)及非线性回归任务,实测表现与数字孪生高度一致。支持时间复用的设计进一步允许构建多达4096权值规模的模型,满足更大规模深度学习需求。除AI推理外,AOC在组合优化领域同样表现出卓越潜力。其采用了二次无约束混合优化(QUMO)框架,可同时处理包含二进制变量与连续变量的复杂优化问题。这种灵活表达使得现实中的优化问题,如医疗图像重建和金融交易结算,能够直接映射为QUMO实例,在硬件上高效求解。
以磁共振成像(MRI)中的压缩感知技术为例,AOC通过解决含有稀疏性控制以及数据拟合的二次目标函数,实现了优于传统方法的图像重建效果。对于金融交易结算问题,AOC优化可在限定约束下最大化已结算交易数量,有效提升清算操作效率。针对较大规模问题,AOC采取块坐标下降(BCD)分解策略,将整体问题拆分为多个子块,通过硬件迭代求解后逐步收敛至全局近似最优解。综合评测显示,AOC不仅在求解质量上匹配甚至优于目前领先的数值优化器,还能在某些大型复杂实例中获得超过三位数的速度提升。工业级扩展方面,AOC的模块化设计使其具备高扩展性。每个计算模块配备微发光二极管阵列、空间光调制器及光电探测器,最大支持千万级权值矩阵。
通过三维光学布局,实现多个模块的集成与数据并行处理,预计支持处理上亿至数十亿权值规模的网络。此外,得益于AOC全类比计算特性,能耗远低于传统GPU,达到每瓦500万亿次操作(TOPS)的能效水平,是数字硬件的百倍以上节能潜力,符合未来可持续计算的发展方向。AOC固有的噪声容错能力赋予其在类比环境下的稳定运行。固定点搜索算法的收敛吸引性质,可以主动抑制计算过程中的噪声,使模型推理和优化结果保持高度准确。实验中,非线性回归任务对噪声更为敏感,但通过多次采样与平均已获得令人满意的稳定性。未来,类比光学计算机有望与多种新兴技术深度融合,如三维集成光电子芯片、高速硅光子器件以及先进的类比电子电路,实现更大规模、更高速、更低功耗的通用计算平台。
同时,固定点模型与QUMO优化框架为算法层面带来了创新,推动AI模型和优化求解方法的同步演进。随着更多实际场景中的应用探索,AOC有望广泛用于医疗影像处理、金融风控、供应链管理、智能制造等多个行业,突破传统数字计算瓶颈,加速智能决策与高效优化。总之,类比光学计算机代表了一种融合前沿光学与类比电子技术的革命性计算模式,通过统一的固定点迭代机制实现了人工智能推理和组合优化的高效协同。其高速并行、低功耗及噪声鲁棒性,为满足未来大规模智能计算需求提供了切实可行的解决方案。随着技术成熟与产业化推进,类比光学计算机有望成为推动智能时代发展的重要基石,助力实现更加高效、绿色和智能的计算未来。 。
