随着人工智能和复杂优化问题日益渗透科学与工业领域,对于高效且节能的计算资源需求持续激增。传统数字计算体系尽管历经数十年的飞速发展,但在面对庞大的数据处理及推理任务时,因频繁的数据转换和存储瓶颈限制,功耗与延迟问题显得尤为突出。类比计算,特别是结合光学与模拟电子技术的类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC),为突破数字硬件局限、实现高能效计算提供了全新方向。类比光学计算机以其独特的硬件架构和驱动算法,兼顾了人工智能推理与组合优化的算力需求,在性能和可扩展性上展现出巨大潜力,正成为下一代智能计算平台的重要候选者。AOC通过混合利用三维光学技术和模拟电子电路,构建了一个迭代执行固定点搜索的闭环系统。它将输入状态以光强的形式编码,通过微型LED阵列发射光信号,而神经网络权重或优化问题系数由空间光调制器(SLM)调制。
光经过经过空间调制后,由光电探测器阵列转化为电信号,再通过模拟电子电路执行非线性函数、加法、减法及退火等操作,每次迭代仅需约20纳秒,显著缩短推理与优化时长,且避免了数字-模拟间频繁转换带来的高能耗。传统计算系统在执行AI推理时,往往必须进行大量的数字转换与存储访问,而AOC凭借全模拟体系结构,极大提升了计算与存储融合效率,有效解决传统范式中的冯·诺依曼瓶颈。固定点抽象算法作为AOC的核心,天然契合模拟反馈系统的动态特性。该算法的迭代规则保证了系统状态在每轮循环中不断接近一个稳定的固定点,具备极强的噪声容忍度。这种特性使得AOC能够稳定运行于模拟环境中,并支持诸如深度平衡网络等新兴的计算密集型神经网络模型,从而为AI推理带来了前所未有的效率提升。AOC不仅在AI推理方面表现出色,同时兼顾组合优化领域。
其支持的二次非约束混合优化(QUMO)模型,涵盖了具备连续与二值变量的复杂优化问题,远胜传统仅支持二值变量的QUBO模型。因此,AOC能够更加灵活、高效地捕捉现实世界中的约束和问题特性,拓展模拟计算硬件的应用边界。实验中,AOC已在手写数字识别(MNIST)、非线性回归、医学图像重建以及金融交易结算等多项任务上取得突破。借助AOC数字孪生模型(AOC-DT)对真实硬件行为的精确仿真,实现了数字训练与模拟硬件推理的无缝衔接,推动了模型从数字设计到物理部署的高效转化。在医学影像领域,AOC利用其原生支持的QUMO架构,成功实施了基于ℓ0范数的压缩感知重建,显著提升MRI图像加速采集和重构质量,为临床诊断带来更快速且精准的技术手段。在金融交易结算问题中,AOC通过优化交易组合和满足复杂法律约束,实现了批量交易的最优结算,提高了金融机构的运行效率和风险管控能力。
当前AOC硬件以16个微型LED及光电探测器支持16维状态向量,能处理高达4096权重的网络结构。未来,随着微型LED、空间光调制器和集成模拟电子电路技术的成熟,AOC可通过模块化扩展,轻松应对数十亿权重规模的神经网络和数百万变量的优化问题,实现真正的大规模高效计算。与同时代的高端GPU相比,AOC在8位权重量化下,理论效率高达500万亿次运算每瓦特,超出现有GPU百倍以上,展现出极具竞争力的能效优势。三维光学架构的引入使AOC在光信号的发散和汇聚上拥有优越的空间利用率,克服二维光学芯片面积和连线限制,为未来微型化和大规模集成提供了坚实基础。采用非相干光源的微型LED阵列,也极大降低了光路调试和制造复杂度,提升了系统的稳定性与制造可行性。此外,AOC的硬件与算法协同设计理念令人瞩目。
由顶层固定点抽象驱动的硬件设计,充分考虑了神经模型的迭代收敛特性及优化问题的梯度动态,使系统在保证计算可靠性的同时,最大化性能表现。这种软硬件协同进化类似于数字深度学习加速器与算法模型的共同提高,预示模拟计算领域未来的创新路径。噪声鲁棒性是模拟硬件应用的关键难点。AOC利用固定点吸引特性,有效抵抗模拟噪声带来的计算偏差。实验发现,相较深度前馈网络,采用迭代推理的平衡模型在模拟设备上表现更为稳定与准确。经过多轮迭代,系统状态收敛到预期解,噪声被吸收和抵消,保障了高质量的推断和优化输出。
针对此次AOC的示范成果,当前应用场景涵盖了图像识别分类、非线性函数拟合、复杂优化任务等,性能接近或超过等量数字模型,并以极低的能耗完成。这不仅证明了模拟光学计算的新型可行性,还为医疗成像加速、金融交易优化等高价值应用提供了实际解决方案。展望未来,AOC的产业化将依赖于三维光学微型化技术的发展和模拟电子集成的提升。模块化设计理念有望支持以分布式光电单元组合成大规模计算矩阵,实现亿级乃至十亿级权重的并行处理能力。同时,模拟光学计算的非线性功能亦有进一步扩展空间,结合电子性质的多样性,有助于引入更丰富神经网络激活函数及优化控制算法。总之,类比光学计算机作为突破数字计算传统范式的创新技术,结合高效的固定点抽象算法,展现了广阔的人工智能推理与组合优化应用前景。
它通过融合光学与电子技术,实现了极具能效优势的全模拟计算,解决了存储与计算瓶颈难题。当前的实验成果和数字孪生验证表明,AOC具备从小规模硬件向实用级别大规模系统扩展的巨大潜力。随着相关制造技术与算法研究的不断深入,类比光学计算机有望成为未来可持续智能计算的核心基石,推动人工智能与优化技术更广泛、高效地服务于现实生产生活。 。
