随着人工智能的迅猛发展和复杂组合优化问题的广泛应用,传统的数字计算架构正面临能耗飙升和速度瓶颈的巨大挑战。数字硬件虽经过数十年的发展和优化,但其在处理大规模神经模型推理和越来越复杂的组合优化问题时,因频繁的数字与模拟信号转换和内存瓶颈等因素,导致计算效率逐步趋于极限。在此背景下,模拟计算,尤其结合光学技术的模拟计算平台,展现出极具潜力的变革力量。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)正是在这一趋势下诞生的创新计算平台,融合模拟电子学与三维光学,实现了人工智能推理与组合优化的统一加速,极大提升了计算能效与速度。模拟光学计算机的核心技术基于快速固定点搜索算法,摒弃了数字转换过程,不仅提升了能效,还增强了系统对于模拟噪声的鲁棒性。其硬件架构借助微型LED阵列作为光源、空间光调制器(SLM)作为权重存储设备,并通过光电探测器阵列将光信号转化为模拟电信号,配合模拟电子学部分完成非线性运算、加法、减法及退火过程,实现全模拟的闭环迭代运算,这种光电混合反馈设计兼顾速度与精度优势。
模拟光学计算机的固定点迭代抽象使其能够高效处理现代计算密集型的神经网络推理任务,尤其适合深度平衡(Deep Equilibrium)模型等具有递归推理能力的先进神经体系结构。这类 equilibrium 模型通过迭代自反馈过程快速收敛于固定点,支持动态推理深度和更强的泛化能力,较传统的前馈神经网络在推理品质上表现更优。利用AOC进行equilibrium模型推理,已被成功验证在图像分类(例如MNIST与Fashion-MNIST数据集)和非线性回归任务中,展示出了优越的性能和噪声耐受性。同时,面向组合优化问题,AOC支持一种被称为二次无约束混合优化(Quadratic Unconstrained Mixed Optimization,QUMO)的灵活建模范式。QUMO能够兼容同时包含二进制与连续变量的复杂优化场景,比传统二次无约束二进制优化(QUBO)模型更具表达力,适合实际中带有多种约束和多变量类型的优化任务。通过AOC上的固定点迭代,能够实现梯度下降类的求解算法,且避免了数字计算中频繁的内存访问,提高了效率。
真实场景下,AOC已经展现出对医疗图像重建和金融交易结算问题的高效求解能力。其在模拟退火、变量分块协调下降(Block Coordinate Descent)等算法辅助下,处理超千变量的中大型优化实例,实现了快于传统商业求解器(如Gurobi)数百甚至数千倍的加速,同时保证最佳解质量。硬件层面,AOC运用商用且成熟的光电元件,包括微型LED发光阵列、液晶式空间光调制器及高性能光电探测器,辅以高速模拟电子放大与运算电路,将光学矩阵乘法和电子非线性变换相结合,绕开了传统数字电路的冗余转换和内存访问瓶颈。三维光学设计扩大了系统光学路径的空间利用率,实现了更大规模平行矩阵运算。微LED光源具备高速调制和宽频带特性,支持20纳秒左右的闭环迭代周期,理想状态下推理和优化的固定点搜索可在数百纳秒完成,令复杂任务的执行效率大幅提升。与当代先进GPU相比,AOC预计能够达到每瓦500万亿次操作,效能提升上百倍,对可持续绿色智能计算意义重大。
模拟光学计算机的架构设计充分考虑了算法与硬件的协同进化,将神经网络模型的迭代推理行为与模拟反馈实现紧密绑定。其支持运行自回归式的多层递归神经网络、Hopfield网络变体以及现代equilibrium模型,并且在优化类别上涵盖了多样混合变量的二次优化问题。此种统一抽象极大地拓宽了AOC在AI与优化领域的应用边界。未来,随着模块化设计的推进,AOC将进一步支持数亿至数十亿权重规模,适配当前主流深度学习及高维优化工作负载。光学与模拟电子学的紧密集成、3D光路的微小化设计及高速信号处理技术,将成为实现这一宏伟目标的关键支撑。此外,AOC的全模拟反馈特性因其天然的固定点吸引特性使其对系统内模拟噪声具有内在抑制能力,保障了硬件在现实复杂工况中的稳定性,有利于在实际产品中部署。
综上所述,模拟光学计算机作为新一代类脑智能硬件平台,不仅打破了数字计算在能效与速度上的瓶颈,也为人工智能推理和组合优化问题提供了高效、灵活且可扩展的解决方案。其融合模拟电子与光学技术、实现固定点迭代的创新架构,将成为未来智能计算与优化发展不可忽视的重要方向,推动绿色、持续、高性能计算技术的广泛应用。随着技术成熟与规模扩展,模拟光学计算机将在科学研究、医疗影像处理、金融风控及交通物流优化等领域释放巨大潜能,助力智能时代的技术革新与产业升级。 。
