在当今数字计算主导的世界里,人工智能(AI)和组合优化驱动着科学研究和工业应用的迅猛发展。然而,随着计算需求的不断增加,传统数字计算机面临着能耗和处理速度的双重瓶颈。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一项前沿技术,凭借其独特的硬件架构和计算方法,有望彻底改写计算机科学的未来。模拟光学计算机通过融合模拟电子技术和三维光学架构,实现了AI推断及组合优化任务的高效能加速,为解决传统计算面临的可扩展性与能效难题提供了全新的解决方案。模拟光学计算机的核心优势在于其采用固定点迭代搜索算法,避免了频繁且耗能的数字-模拟转换。这种算法使系统能在多个迭代周期内不断逼近问题的最优解,提升了对模拟系统自身噪声的鲁棒性。
这一特性不仅显著降低能耗,还解决了数字硬件在内存瓶颈制约下难以高效处理的计算模型问题。硬件上,AOC使用微型LED阵列作为光源,将神经网络激活值和优化变量映射为光强度。空间光调制器(SLM)则存储神经网络权重或优化问题中的系数,负责与光信号的逐元素乘法操作。经过的光信号通过光电探测阵列被转换为电信号,由模拟电子组件完成非线性变换、信号减法及退火等复杂运算。整个计算过程在光和电子两个领域交替进行,充分发挥了光学计算的并行优势和电子电路的灵活性。AOC实现的固定点搜索算法极具通用性,适用于多种AI推断及组合优化问题。
特别是在推断深度均衡网络(Deep-Equilibrium Networks)等新兴迭代神经模型时,AOC展示出优异的性能。这些模型利用递归推理能力,实现动态调整推断深度,显著提升对现实世界复杂数据的适应能力。在组合优化领域,AOC支持解决带有二进制和连续变量的二次无约束混合优化(QUMO)问题,相比传统仅支持二进制的QUBO模型,QUMO拥有更强的表达能力,能够更精准地映射实际应用中的约束和变量。例如在医疗影像重建中,AOC可有效完成压缩感知算法,重建出高质量图像,同时大幅缩短扫描时间,提升病患舒适度。金融领域中,AOC能够高效求解证券交易结算中的最优化问题,以最大化交易完成数量或价值,应对大规模复杂约束。现阶段的AOC实验原型支持最多4,096个权重且具备9位精度,可完成包括手写数字识别(MNIST)、非线性回归、医疗影像以及金融结算等多种应用的计算任务。
数字孪生模拟器的设计确保硬件输出与数字模型结果的高度一致,提升了系统的可靠性和推广潜力。同时,通过时间复用技术,AOC可扩展至更大规模模型,满足不断增长的现实计算需求。除了硬件设计上的创新,AOC在算法层面同样体现出独特优势。其固定点迭代架构不仅让神经网络的推断在模拟环境中更为自然高效,还为非凸优化问题提供了稳定的求解路径。此外,集成的退火机制有助于跳出局部最优,提高求解结果的全局性和质量。与传统数字转模拟加速器相比,AOC有效避免了高能耗的中间转换,充分利用光的多通道并行特性,令计算以更低能耗和更高速度完成。
光学模块选用消费级成熟微型LED阵列与液晶空间光调制器,结合集成电路模拟电子元件,实现了规模化制造的可行性,并为进一步实现芯片级紧耦合3D光学电子一体化铺平道路。展望未来,模拟光学计算机具备显著的扩展潜力。借助模块化设计和问题拆分策略,系统有望支持数亿乃至数十亿权重的超大规模计算任务。通过提升光学元件集成度及电子控制精度,还可进一步降低噪声影响,增强计算精度。与此同时,深度学习模型发展的持续推动将与AOC硬件创新形成良性互动,催生更多适合模拟光学架构的高效算法。模拟光学计算机的成功示范对于推动可持续计算意义重大。
当前,AI和组合优化对能源的高强度消耗正成为全球计算资源的主要挑战之一。AOC所展现的高性能、低能耗特征,有望为数据中心和边缘计算环境带来全新动力。尤其在医疗、金融、物联网等对时延和能效要求极高的场景中,AOC具备巨大的应用价值。总结而言,模拟光学计算机作为一种融合了物理光学和模拟电子的创新计算平台,正在重新定义AI推断和组合优化的实现方式。它突破了数字计算的传统局限,以固定点迭代搜索为核心算法,展示了强大的噪声容忍度和广泛的适用性。随着硬件技术进步和算法协同优化,模拟光学计算机有望实现工业级规模应用,引领人工智能与优化计算的未来发展方向。
持续关注和投入这一领域,将为推动科技创新和绿色计算贡献重要力量。 。
