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,传统数字计算面临着前所未有的挑战,尤其是日益增长的能耗和计算延迟问题。这些瓶颈制约了数字硬件的持续扩展,激发了对新型计算架构的极大关注。在此背景下,类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)应运而生,融合了光学与模拟电子技术的优势,展现了突破数字计算限制的巨大潜力。 类比光学计算机是一种非传统的计算平台,旨在高效完成AI推理和组合优化任务。其核心创新在于采用基于反馈回路的固定点搜索算法,消除频繁且耗能的数字-模拟转换,进而实现模拟信号的直接迭代更新。该方法巧妙地利用了稳定的固定点吸引特性,大大增强了对模拟噪声的鲁棒性,适合在实际硬件环境中运行。
通过三维光学系统和模拟电子电路组成的混合架构,AOC实现了矩阵-向量乘法、非线性变换、残差连接及动量加权等运算,为AI模型和优化问题提供了统一的强大算力支持。 在硬件实现层面,AOC使用了微型发光二极管(microLED)阵列作为光源,将当前状态向量编码为光强,通过空间光调制器(Spatial Light Modulator, SLM)存储并调制权重矩阵,完成大规模的并行矩阵-向量乘法。投射后的光线经光电探测器阵列汇聚转换到模拟电子域,再由专用电路实现非线性操作、多个信号的加减以及退火过程,直到系统收敛到目标固定点。当前实验实现支持16维状态向量和两块SLM协同处理正负权重,透过时间复用技术可扩展至数千维度,并具备良好的扩展前景。 算法层面,AOC提出了统一的固定点迭代抽象,统一了机器学习推理与优化求解的数学框架。在机器学习应用中,尤其是针对固定点或能量基模型,如深度平衡网络,AOC擅长执行递归自反馈过程,实现复杂推理能力及动态推理深度。
这种模型通过在固定点表达隐状态,实现对输入的深度理解与归纳,增强了泛化性能。对于组合优化领域,AOC原生支持二元与连续变量混合的二次无约束混合优化(QUMO)问题,极大拓展了优化问题的建模容量,减少了经典二元限定优化模型的映射开销。 AOC在多项应用中展现出优异表现,包括手写数字(MNIST)和服饰图像(Fashion-MNIST)分类,非线性函数拟合,医疗成像重建以及金融交易结算等。实验数据表明,AOC硬件推理结果与其数字孪生模型高度吻合,分类准确率达到较高水准。非线性回归任务中,模拟电路所固有的噪声通过多次采样均值处理得以有效缓解,输出精准地复现目标函数。影像重建案例以Shepp-Logan幻影及高分辨率脑部MRI数据为对象,展示了采用原始零范数稀疏正则项的压缩传感供 优势,解决建立于QUMO的稀疏优化问题。
金融领域中,通过对复杂交易批处理结算流程的二次优化表征,AOC可有效实现事务最大化结算,且成功率超过现有部分量子硬件表现。 综合基准测试证明,AOC在解决高维、混合精度与稠密稀疏矩阵问题时,能以显著优于商业优化软件的速度找到接近全局最优解,部分实例更刷新最高记录,显示了其硬件与算法协同设计的卓越竞争力。数字孪生算法模型(AOC-DT)为硬件性能预测和方案调优提供了可靠工具,支撑了软件层面的灵活实验和参数调整,进一步保障了实际应用部署的稳健性。 未来,AOC的规模化发展离不开多个模块间的三维耦合网络,每个模块包含微型光学器件与模拟电子组件,整合制造工艺趋于成熟,有望实现在亿乃至十亿级权重规模的深度学习和优化任务中发挥巨大的算力优势。特别是利用空间光学的第三维度进行高效光学扇入扇出,突破传统二维光片芯片尺寸受限瓶颈,有望实现可扩展的全光学内存计算架构。加之模拟电子电路的丰富算子支持,AOC在非线性激活、退火调控及多路径计算方面具备极大弹性。
整体来看,类比光学计算打破了数字计算架构在存储墙和能效瓶颈上的桎梏,提供了一种结合硬件与算法协同演化的可持续计算途径。其融合光学并行处理优势与模拟硬件动态反馈特性,推动AI推理和组合优化任务的范式转变。随着技术成熟与规模逐步放大,AOC势必成为驱动未来绿色高性能计算及智能应用的关键力量。研究与产业界的持续投入,尤其是在光学器件微型化、电子集成电路优化、以及创新算法设计方面,将进一步释放其潜能,助力实现人工智能与优化问题的新突破。 总之,类比光学计算机不仅是一项前沿的计算技术创新,其统一的固定点抽象及混合模拟体系结构还为未来计算机设计开辟了一条兼顾通用性与高效性的全新路径,展示了在AI与优化两大关键领域释放巨大能效潜力及性能提升的广阔前景。随着生态系统的不断完善与应用案例的丰富,AOC有望成为推动数字经济和科学进步的重要引擎。
。
