随着人工智能和组合优化需求的不断增长,传统数字计算硬件面临着越来越严峻的能耗和效率限制。尽管数字计算在过去几十年取得了飞速发展,但其基础架构所依赖的冯·诺伊曼体系结构存在先天的存储墙瓶颈,加之频繁的数字-模拟转换,导致性能和功耗难以进一步突破。在这一背景下,模拟光学计算机作为一种兼具速度与能效优势的非传统计算平台,正逐渐成为推动下一代智能计算的重要力量。 模拟光学计算机通过将计算任务转移至光学和模拟电子领域,利用三维光学系统实现大规模矩阵向量乘法操作,并辅以快速反馈回路中的模拟电子非线性变换,直接在模拟信号域内运行。其核心计算过程围绕固定点迭代搜索展开,从而避免了数字转换带来的能耗,极大提升了噪声容忍度和计算鲁棒性。该计算模型不仅适合执行人工智能中的推理任务,也可解决复杂的组合优化问题,开创了一种通用而高效的异构计算模式。
硬件架构上,模拟光学计算机主要包括基于微型发光二极管阵列的光源矩阵,空间光调制器作为权重存储与调制单元,以及高速光电探测器阵列负责信号接收与转换。光学部分主要承担高并行度的矩阵-向量乘法运算,利用三维光学结构实现优秀的光束发散与收敛,从而支持大规模矩阵计算。在此基础上,模拟电子电路以极低的延迟实现非线性函数(例如双曲正切函数)、加减法和annealing调度,保障了系统的迭代稳定性与收敛表现。这种光电混合的计算循环大约每20纳秒完成一次迭代,能够在数千次迭代内达到固定点状态,实现复杂计算任务的快速收敛。 模拟光学计算机在人工智能领域的应用主要针对迭代型深度推理模型,如深度平衡网络和能量基模型。这些模型天生拥有固定点结构,适合在模拟计算设备上执行。
通过数字训练和模拟硬件的精准映射,系统能够完成图像分类和非线性回归等任务,包括对MNIST和Fashion-MNIST数据集的高效识别。得益于增量式迭代的特性,模型在推理阶段展现出较传统前馈网络更强的泛化能力和鲁棒性,特别是面对噪声和分布转变时的表现更优。对于模型规模超出硬件单次处理能力的情况,采用时间复用技术将大模型拆分为多个小模型序列处理,保持了硬件的全模拟计算优势,同时实现了更大规模的推理。 组合优化是模拟光学计算机的另一大应用领域。模拟光学计算机通过支持一个统一的二次无约束混合优化(QUMO)框架,靶向包含连续变量和二进制变量的复杂问题。这种灵活的优化模型优于传统的纯二进制优化,特别适合真实场景中含有线性不等式约束的问题。
实际案例包括医学领域的磁共振成像(MRI)重建,通过压缩感知技术映射为QUMO问题,大大提高了图像重构的质量和计算效率。此外,金融交易结算中的大型组合优化也能受益于该平台,系统以极短时间求解数十变量的高难度优化实例,表现优于现有商业优化器和部分量子计算方案。 模拟光学计算机通过模块化设计和三维光学集成,具备良好的扩展性。当前硬件已支持数千权重和几十变量的计算,未来可通过多个光学-模拟电子模块的并行网格,实现上亿权重级别规模的处理能力。结合现有成熟的微光电子制造工艺,可以实现高度集成化、体积小巧的迷你模块,每个模块配备微LED阵列、空间光调制器和高灵敏光电探测阵列,有效克服传统平面光学计算面临的芯片面积限制,从而在体积和功耗上实现极佳的平衡。 能效是模拟光学计算机最大的优势之一。
估计在8位权重精度下,系统每瓦能实现约500万亿次操作,超过顶级GPU百倍以上的能效表现。其快速的光电信号迭代频率和低延迟反馈路径协同,赋予其适合计算密集型、需长轮次迭代的模型,特别是在噪声存在的模拟环境中仍能稳定收敛。此外,系统天然融合存储与计算功能,摒弃了传统数字存储和处理的瓶颈,实现了新一代类脑计算架构的雏形。 虽然模拟光学计算机极具潜力,但其发展也面临挑战。硬件中光学元件的制备精度、模拟电子器件的非线性和漂移、系统噪声管理以及大规模集成技术均需要持续优化和突破。特别是实现光与电的高效耦合和同步控制,对3D光学设计及制造工艺提出了更高要求。
未来研究应聚焦于提高系统的可编程性、多样化非线性功能与自动校准方案,推动硬件与算法的深度协同设计,实现更广泛的应用和更复杂模型的支持。 展望未来,模拟光学计算机的诞生为人工智能推理和组合优化领域注入了全新的活力,开创更节能、更快速的计算范式。其全模拟操作和固定点搜索驱动的计算方法,缓解了数字计算的能耗压力,具备广泛的应用前景。从高精度医学成像、智能金融决策,到大规模语言模型的推理加速,模拟光学计算机都有望成为助推智能社会发展的关键引擎。随着制造技术成熟和系统集成水平提升,这种融合光学与模拟电子技术的新型计算平台将可能引领计算架构的革命,为实现可持续计算和大规模智能化应用提供坚实基础。 。
