随着人工智能和组合优化在科学研究与工业应用中的广泛渗透,计算能耗和效率问题日益成为制约技术发展的瓶颈。传统的数字计算架构虽然在过去几十年取得了令人瞩目的进展,但在能量消耗和数据传输延迟方面存在内在限制,尤其是在处理大规模神经网络推理和复杂优化问题时显得尤为明显。为此,类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)应运而生,成为突破数字计算瓶颈、迎接计算新范式的重要方向。类比光学计算机通过巧妙结合三维光学元件与模拟电子电路,构建了一个高度并行且能耗极低的计算平台,能够天然加速神经网络的推理过程和混合变量的组合优化,免去了多次数字转换带来的巨大能耗和延迟。其核心创新在于采用快速固定点搜索迭代算法,通过光学矩阵向量乘法和模拟非线性操作的交替实现,不仅提升运算速度,也增强了系统对于模拟噪声的鲁棒性。AOC的硬件架构包括微型LED阵列作为光源,空间光调制器(SLM)存储权重矩阵,以及光电探测器阵列用于光信号的采集。
光学模块完成大规模矩阵运算的核心任务,而模拟电子部分负责非线性函数实现、信号叠加及动态参数调节等操作。整个系统运行周期短至20纳秒,为迭代计算提供了极高的速率保障。通过固定点迭代,AOC能够实现机器学习中深度平衡网络等计算密集型模型的高效推理,这些模型因其动态深度和自回归特性在序列建模、递归推理等多个领域表现出更强的泛化和表达能力。与传统数字硬件相比,AOC不仅减少了内存瓶颈带来的限制,还自然契合计算密集的任务特性,在推理时通过迭代逼近模型的平衡态,显著提升了能量效率和时延表现。与此同时,AOC对组合优化问题同样表现卓越。传统的组合优化通常依赖于二维数字搜索与复杂的数据传输,且多数硬件平台仅针对二元变量优化设计,而AOC则支持复杂的混合二元和连续变量模型,采用被称为"二次无约束混合优化"(QUMO,Quadratic Unconstrained Mixed Optimization)的灵活框架更贴近实际问题需求。
这种框架通过引入松弛变量,有效表达了约束条件,缩减了变量转化开销,提升了建模效率。在医疗图像重建的案例中,AOC基于原始的零范数稀疏优化方法,解决了MRI图像的压缩感知问题,实现了高质量重建并降低了采集时间,极大地改善了患者体验。而在金融交易结算优化中,AOC处理了数十个交易与参与方间复杂的约束权衡,快速求解最优交易安排,展现了在高金融压力环境下的实用价值。为应对大规模问题,AOC引入了块坐标下降法等问题分解技术,将复杂任务划分为可控的子问题迭代求解,通过模拟联合优化机制确保整体收敛性。此外,配合数字孪生技术(AOC-DT),可以在仿真环境中优化参数,指导硬件调试和性能验证,保证了硬件与算法的高度匹配。值得一提的是,AOC现有硬件基于成熟的消费级光学与电子元件制造工艺,具备良好的工业化发展潜力。
随着集成模拟电子和三维光学技术的紧密结合,未来期望将构建包含数亿乃至数十亿权重参数的模块化计算架构,推动类比光学计算迈向实际大规模应用。预计AOC在8位权重精度条件下的能效可达每瓦特500万亿次操作,超过现行GPU百倍以上,体现其在可持续计算领域的巨大潜力。此外,AOC迭代固定点寻优天生对模拟噪声具备吸引子特性,保障了计算稳定性和结果可靠性,有效克服模拟计算固有的波动性。未来,类比光学计算机将在机器学习推理、复杂系统建模、财务分析、医疗成像等多领域发挥深远影响。通过对硬件与算法的协同设计,AOC有望催生一系列以高效能、低能耗为特征的创新计算模式,助力人类更好地应对日益增长的智能计算需求。总之,类比光学计算机代表了一种跨越式的计算思路融合光电子技术、模拟计算与机器学习算法,为AI推理与组合优化带来了革命性变革。
随着相关技术不断成熟,AOC有望成为未来数字计算生态不可或缺的重要组成部分,引领新一代高效能、可持续计算技术的发展潮流。 。
