类比光学计算机引领AI推理与组合优化的未来革命

随着人工智能(AI)和组合优化在科学研究与工业应用中的广泛渗透,传统数字计算所带来的高能耗和性能瓶颈日益凸显,有效促进新型计算平台的研发显得尤为紧迫。类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种融合了模拟电子学与三维光学技术的非传统计算体系,正引领着AI推理与组合优化计算的新纪元。它通过一种独特的固定点搜索算法,无需数字转换即可高效执行计算任务,不仅极大提升运算速度,也增强了对模拟噪声的鲁棒性,为高速、高效且可持续的智能计算打开了新通道。类比光学计算机的核心优势在于其混合式架构,将光学领域的矩阵向量乘法与模拟电子的非线性处理和递归计算完美结合,兼顾AI推理和组合优化两大类计算负载,打破了此前系统只能专注其中一项任务的局限。在每次约20纳秒的循环中,光学系统承载大规模并行的矩阵乘法运算,而模拟电路负责完成非线性激活函数、加减运算及退火策略,为系统的迭代求解提供动态调节。通过这种硬件和算法的协同设计,AOC实现了类似数字深度学习加速器与深度学习模型共进化的效果,展现出应对内存瓶颈和复杂优化问题的卓越能力。

AOC采用固定点抽象,这种数学框架使得其能够稳健地在模拟噪声环境中实现迭代收敛。换言之,计算过程中,每轮迭代都使得系统状态更接近最终解,仿佛将噪声"拉回"到固定点,从而兼顾计算效率与信号稳定。固定点迭代规则整合了残差连接、矩阵权重调节和动量机制,模拟电子电路通过可变增益放大器和非线性电路灵活调控这些参数,进一步提升了算法行为的表达力与稳定性。硬件方面,AOC的光学子系统利用微型LED阵列作为光源,编码神经网络的激活值,而空间光调制器(SLM)映射权重矩阵,通过非相干光的强度调制实现矩阵元素的乘积,经过细致的光学设计与3D光路布局,使得光路多维展开,显著扩展了矩阵规模与并行度。光信号经过光电探测阵列转换为电压信号后,进入模拟电子部分完成非线性变换和加减法操作,最终形成反馈回路持续迭代。当前AOC原型支持16变量的状态向量运算,通过时间复用技术扩展至4096权重,具备处理中等规模神经平衡模型(Equilibrium Models)和组合优化问题的能力。

AOC适配了业界新兴的平衡神经网络,这种模型通过固定点迭代隐式表达深度递归计算,兼顾高表达性与推理灵活性。传统数字计算平台在处理此类动态深度模型时因迭代和内存访问频繁,往往面临效率瓶颈,而AOC独有的光电混合计算方式天然契合其计算过程,能快速找到稳定状态,实现准确且能源高效的推理。通过智能的数字孪生算法(AOC-DT),训练工作全部在线下数字平台完成,训练后权重被量化并转移至AOC硬件中,无需针对物理设备进行复杂校准,确保模型硬件部署的高精度和稳定性。实验结果显示,AOC在图像分类任务(包括MNIST和Fashion-MNIST)上取得高精度推理,通过迭代过程,系统状态逐步向稳定分类结果收敛,在非线性回归如高斯和正弦函数的拟合中同样表现优异,尽管模拟硬件对连续值输出的噪声更为敏感,但通过多次采样平均得到可靠结果,充分展现了平衡模型的鲁棒性。组合优化方面,AOC采用了灵活的二次无约束混合优化(QUMO)问题公式,支持同时处理二进制和连续变量,显著超越传统的QUBO模型在映射线性不等式约束上的复杂性。通过对医疗影像的稀疏重建,尤其是MRI图像的压缩采样,AOC能够实现原先理论优越但实践中难以求解的l0范数最小化问题,有效降低扫描时间并提升图像质量。

同时,针对金融交易结算这类NP-hard问题,AOC同样展现卓越的求解效率,通过块坐标下降方法,将大规模问题分解为多个子问题,在模拟硬件中并行求解,最终快速获得全球最优或近优解。大规模基准测试中,AOC硬件在处理多样密集与稀疏矩阵问题时,仅需少量样本便能达到高水平的目标函数接近度,远超传统商业求解器如Gurobi的时间表现,尤其在重约束实例中还发现了新的最优解,为高效求解现实复杂优化问题提供了可能。展望未来,AOC的大规模应用需通过模块化设计,结合先进的3D光学集成技术制造紧凑却功能强大的计算单元。利用市面上已有的高像素空间光调制器和微型LED阵列,单模块即能支持数百万权重矩阵,数十到数百模块组成网络可实现数十亿规模权重的运算能力。此外,模块间高速集成模拟电子连结进一步消除了冯诺依曼瓶颈,提高数据传输效率。相较于依赖相干光的光学计算架构,采用非相干微LED光源降低了光路匹配的技术难度和制造成本,增强系统的实际可量产性。

估算显示,AOC在100百万权重规模下具备约800瓦功耗,400千万亿次运算速度及500TOPS每瓦的高能效,比当前先进GPU提升百倍以上。AOC的迭代运行首要依赖模拟反馈环路,减少了数字-模拟转换的能耗和延迟,提供远高于传统数字芯片的性能密度。总结而言,类比光学计算机以其创新的硬件-算法共设计范式,开辟了AI推理与组合优化领域的新景象。它兼具高效计算、低能耗和强鲁棒性,已成功演示多项实际任务,展示了广泛适用性和强大扩展潜力。随着技术成熟和产业化推进,AOC有望成为未来可持续智能计算基础设施的重要组成,推动人工智能应用迈向更快速、更环保、更智能的新时代。 。