随着人工智能技术的快速发展,AI推理和组合优化正在成为推动科学研究与工业应用的重要力量。然而,传统数字计算机在处理大规模AI模型和复杂优化问题时面临着能耗高、速度慢和硬件瓶颈等诸多挑战。近年来,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)应运而生,通过创新地结合光学技术与模拟电子学,提供了一种全新的计算范式,可能彻底改变未来计算的面貌。模拟光学计算机以其强大的矩阵运算能力和高度并行的处理架构,能够显著加速AI推理过程并优化复杂的组合问题,表现出卓越的能效优势和噪声容忍性,成为数字计算机的有力补充。模拟光学计算机利用微型发光二极管阵列作为信号输入源,光信号在三维空间中通过空间光调制器进行矩阵权重调节和乘积计算,最终通过光电探测器转化为模拟电压信号传递到电子电路,实现非线性激活、加减法和退火操作。这样的混合光电反馈系统能够在约20纳秒的循环时间内完成一次固定点迭代,高效逼近神经网络推理的收敛状态。
固定点搜索的迭代算法同时适用于深度平衡网络和组合优化问题,通过连续的状态更新,系统能够找到近似最优解,从而实现推理与优化的统一。AOC的架构保障了计算过程全程模拟化,避免了模拟与数字信号频繁转换所带来的巨大能耗,这成为它在推理速度和效率上巨大优势的根本所在。传统数字硬件受限于冯·诺依曼结构的内存瓶颈,数据频繁在存储与处理单元间传输,耗费大量能量。而模拟光学计算机通过将数据存储与计算合二为一,在物理层面大幅缩减这种开销,带来了100倍以上于GPU的能效提升潜力。面对AI领域日益增长的复杂网络模型,模拟光学计算机特别适合支持基于固定点迭代的自递归网络,如深度平衡模型(Deep Equilibrium Models)。这些自递归结构具有动态推理深度与强表达能力,在模拟硬件上得到了天然的适配。
通过光学矩阵乘法和电子激活函数的巧妙结合,模拟光学计算机实现了对这类模型在高维空间中的高效求解,展现出极强的泛化能力和抗噪声性能。除了AI方向,组合优化问题在金融结算、医学成像、供应链管理等领域具有广泛应用价值。模拟光学计算机通过灵活的二元与连续混合变量映射,支持二次无约束混合优化(QUMO)框架,可表达多样化的优化目标与约束,在解决复杂任务时表现出显著的速度优势和解质量提升。例如,通过在模拟光学计算机上实现的压缩感知MRI图像重建,不仅提高了成像速度,还能够在减少数据采集量的同时保证较高的图像质量,推动医疗诊断的创新进步。模拟光学计算机还可有效应对金融领域的交易结算优化问题,帮助在大规模繁杂交易网络中快速找到最优解,实现价值数万亿美元的交易高效清算。现有的模拟光学计算机硬件采用市面成熟的消费级组件,结合三维光学系统与集成模拟电路,具备良好的可扩展性和制造潜力。
系统设计利用空间多路复用优势,使得矩阵规模从数百重量级轻松扩展到数千万甚至数亿级别,为未来大规模神经网络处理奠定基础。此外,组件的主频高达数GHz,支持极高的计算吞吐,结合低纳秒级迭代响应,极大缩短了推理和优化的时间成本。硬件架构采用模块化设计,可通过多光学模块并行协作处理更大规模的计算任务,灵活胜任不同应用需求与规模。为保证模拟计算过程的准确性与稳定性,研究人员开发了数字孪生系统,对硬件非理想性进行了全面建模和校验,实现了软硬件紧密结合的协同优化。数字孪生不仅用于训练模型,也用于调优算法参数和问题分解策略,保证模拟光学计算机在实际任务中的性能和鲁棒性。面对模拟计算内在的不确定性和噪声,固定点迭代算法的吸引子性质为系统带来了天然的噪声补偿机制,大幅提升了解的稳定性和推理的准确率。
实验结果显示,系统对图像分类和非线性回归任务均能达到与数字仿真高度一致的性能指标,验证了模拟架构的实用性和可靠性。在模拟光学计算机的推动下,未来人工智能推理将迎来一种更加高效、绿色和可扩展的计算范式。通过不依赖频繁的数字中断,充分发挥光学高带宽、高并行度的天然优势,模拟光学计算机有望成为超大规模神经网络推理和复杂组合优化的理想载体。其在医疗影像、金融科技、制造业和科学计算中的广泛应用前景,也彰显了模拟计算与光学技术深度融合的巨大潜力。尽管面对芯片集成、尺寸微缩及散热管理等挑战,模拟光学计算机的技术进步和产业化进程已然显现强劲势头。在数字计算遇瓶颈之际,模拟光学计算机代表着未来算力革新的方向,其绿色高效与创新融合特性将推动人工智能和优化计算迈入新纪元。
展望未来,科研人员正致力于拓宽光学非线性计算元件、加速高维稀疏矩阵操作与完善系统层软件栈,实现模拟光学计算机全方位能力的释放。模拟光学计算机作为跨学科技术结晶,融合了光学物理、电子工程、计算机科学与算法开发的前沿智慧,将为人类信息处理开辟更为宽广和深远的天地,奠定智能时代可持续发展的基础。 。
