随着人工智能和复杂优化问题在科学研究及工业领域中的广泛应用,对计算性能和能效的需求日益增长。在数字计算面临能耗瓶颈的背景下,类比光学计算机作为一种新兴的异构计算平台,凭借其独特的硬件架构和迭代计算策略,为AI推理和组合优化的加速提供了全新方案。类比光学计算机兼具高速、低能耗的优势,依托于光学的并行矩阵运算和类比电子计算的灵活性,实现了对传统数字计算难以胜任任务的有效支撑。其创新的固定点搜索机制消除了频繁的数字转换开销,同时强化了系统对模拟噪声的鲁棒性,极大地提升了计算效率和精度。 在传统数字计算架构中,AI推理尤其是深度学习模型的计算耗能巨大,主要源于矩阵乘法和非线性激活函数的分离计算以及数据在存储与处理单元之间频繁传输。数字体系结构的冯·诺依曼瓶颈限制了加速器的性能提升空间。
而类比光学计算机通过将计算与存储功能结合,利用微型LED阵列作为输入变量的光源,其中矩阵权重则由空间光调制器(SLM)承载,借助三维光学元件完成高效的光强调制和向量乘积运算。其光-电混合反馈环路通过模拟电子线路实现非线性变换、加减法和退火操作,形成迭代计算的闭环结构,从而在每个20纳秒的环路周期内高效执行固定点迭代。系统的状态变量在光学和电子域间交替演化,充分利用两者的优势。 类比光学计算机不仅支持深度平衡模型及能量基模型等自递归神经网络的推理,还能高效求解包含二进制和连续变量的二次无约束混合优化(QUMO)问题。对于机器学习任务,其固定点寻优过程相当于寻找平衡状态,支持动态深度和递归推理,具备较强的泛化能力和稳健性,尤其适合处理序列建模和生成扩散模型等计算密集型场景。对于组合优化问题,类比光学计算机通过灵活编码各种约束和目标函数,展现了超越传统经典或量子软硬件的优化能力,能高效解决医疗图像重建及金融交易结算等实际工业难题。
在实际应用展示方面,该计算平台已成功实现基于MNIST和Fashion-MNIST数据集的图像分类,以及复杂非线性回归任务,验证了其在多模态推理上的潜力。医学领域中,类比光学计算机通过针对MRI图像采集的压缩感知问题建模为QUMO实例,实现了稀疏编码的高质量图像重建,显著缩短了扫描时间,并优于传统l1范数优化。金融行业利用该系统解决了证券交易清算的NP难问题,通过将交易和约束映射至连续与离散变量混合的优化模型,实现了对大量交易批次的高效结算,显著提升了商业价值。 硬件设计方面,类比光学计算机基于成熟的消费级光学与电子元件,大大降低了制造成本和实现难度。通过将重量矩阵分解为子模块形式,进行时间复用与空间扩展,系统具备良好的可扩展性,未来可支持上亿至数十亿权重规模,满足实际工业级AI模型和大规模组合优化的需求。相较于当下先进GPU,类比光学计算机理论上可实现超过百倍的能效提升,系统功耗与运算速度均展现出卓越表现,致力于推动绿色、可持续的智能计算体系发展。
此外,系统中固定点迭代抽象和模块化设计相辅相成,形成了算法与硬件的共生发展模式。计算抽象提升了硬件的泛化能力和应用适配性,而硬件的物理特点又反哺算法创新,促使类比光学计算机在未来的人工智能与优化领域持续迭代、优化。在多轮反馈和优化过程中,模拟噪声不仅未成为制约因素,反而被利用为扰动机制,帮助系统探索更优解空间,实现全局收敛。 当前,类比光学计算依然面临微缩光学元件集成、电路噪声控制及系统规模化组装等技术挑战,但随着三维光学技术和模拟电子技术的不断进步,有望逐步克服这些瓶颈。配合数字孪生模型的精准校准和迭代训练,类比光学计算的硬件系统能够无缝集成进现有AI工作流,为工业界带来切实可行的加速途径。 未来展望中,类比光学计算机不仅将在人工智能推理和组合优化领域发挥巨大作用,其独特的固定点搜索机制与光电子混合计算范式还将激发包括模拟神经形态计算、随机优化算法和高维数据处理等多学科交叉创新。
智算能力与能效的突破,为强化学习、自动驾驶、医疗诊断和金融风控等关键应用带来变革潜力。大规模模块化集成和高速互联,以及与量子计算、数字神经网络的融合,构成了本领域的未来研究热点和产业机会。类比光学计算机代表了一条技术路线,开创了计算硬件与算法协同设计的新范式,助推智能计算迈向更高速、更节能、更通用的新时代。 。
