人工智能(AI)与组合优化技术在现代科学和工业领域发挥着核心作用。然而,随着应用规模和复杂度的日益增长,传统数字计算系统在能耗和延迟方面面临着严重挑战。尤其是在处理大规模神经网络推理和复杂优化问题时,数字硬件的能效瓶颈逐渐显现,亟需寻求全新计算范式以支撑未来的发展。在此背景下,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)以其融合三维光学与模拟电子学的创新架构脱颖而出,成为推动下一代高效智能计算的有力候选者。 模拟光学计算机采用独特的固定点搜索机制,通过在光学和模拟电子两个领域间快速交替执行计算,最大程度地降低了传统中数字-模拟转换带来的高能耗和时延。该机制利用反馈回路实现迭代式状态更新,将AI推理中的神经网络固定点收敛与组合优化中梯度下降求极小值任务统一在一个计算框架下,有效消弭了应用与硬件的适配难题。
在硬件层面,AOC的核心组成包括微小型发光二极管(microLED)阵列作为光源,空间光调制器(SLM)用于权重编码,以及光电探测阵列负责将光信号转换为电信号。三维光学系统设计巧妙利用了空间的垂直维度,实现了大规模矩阵-向量乘法中的高效光路叠加和分配,突破了传统平面光学计算装置的面积限制。同时,模拟电子部分承担非线性映射、加减法以及退火过程,保证计算的连续性和稳定性。整个系统实现了无需数字转换的纯模拟计算闭环,进一步提升系统的整体性能和噪声容忍度。 模拟光学计算机的固定点抽象采用迭代更新公式,在每个迭代周期内通过控制参数实现对系统状态的调控与收敛,为各种复杂任务提供灵活而强大的求解能力。对于AI推理,AOC特别适合实现包括深度平衡网络(Deep Equilibrium Models)在内的递归神经网络架构,这种架构因动态深度与递归推理能力而显著提升了模型对分布外数据的泛化表现,远超传统前馈神经网络。
实验中,AOC成功支持了图像分类及非线性回归等多种任务,精准还原数据特征,展现出高水平的推理能力和噪声鲁棒性。 在组合优化领域,AOC支持一种名为二次无约束混合优化(Quadratic Unconstrained Mixed Optimization,简称QUMO)的广义问题形式。该形式融合了二进制与连续变量,提供比传统的二进制二次规划(QUBO)更为灵活和实用的建模能力。通过QUMO,AOC轻松应对包括医学图像重建和金融交易结算等真实世界中的大规模优化难题。实验表明,AOC以远超市面商业求解器的速度和能效,逐步逼近乃至超越最优解,彰显出其作为工业级优化加速器的巨大优势。 模拟光学计算机目前已构建出原型系统,拥有16个微小型LED和光电探测器,可支持16变量的状态向量,权重矩阵规模最高可达4096个元素。
借助时间复用技术,系统容量得以线性扩展,已同步验证的数字孪生模型能精确仿真真实硬件行为,确保训练与部署间无缝连接。更进一步,模块化设计理念和成熟的制造生态体系为AOC的未来工业规模部署奠定了坚实基础。 展望AOC的发展前景,三维光学模块的微型化与集成化带来前所未有的扩展潜力。预计未来系统能支持数亿至数十亿权重规模,满足高级神经网络及大型工业优化问题的庞大需求。在能效方面,模拟光学计算机每瓦可实现500万亿次计算(TOPS/W),远超当前最先进的GPU方案,推动AI计算绿色低碳转型。 模拟光学计算机不仅在性能和效率上具有革命性优势,其独特的固定点迭代机制天生适应模拟硬件的噪声特性,通过吸引态稳定迭代逐步消除计算误差,极大提升模拟计算的鲁棒性。
这一特性使AOC不仅仅停留在实验室阶段,更具备进入实用领域的实力,广泛应用于医疗影像处理、金融风险管理、智能物流调度等多种高价值场景。 同时,AOC的出现也促进了硬件与算法的紧密协同设计,打破传统数字硬件与软件分离的桎梏,开启了新一代软硬件协同进化的可能性。通过针对硬件特性的模型训练与优化,AOC推动了递归神经网络和平衡模型等新兴神经结构的发展,进一步拓宽了AI推理的边界。 总结来看,模拟光学计算机为解决人工智能与组合优化领域的能耗及速度难题提供了全新范式。其革命性的架构设计及卓越的应用表现,彰显了传统数字计算难以企及的巨大潜力。随着技术不断成熟和规模化推广,AOC有望成为驱动未来智能计算革命的基石,实现更加高效、可持续且智能的计算体系,助力构建绿色智慧社会。
未来的智能时代,模拟光学计算机必将在推动人工智能技术极限突破中发挥无可替代的重要作用。 。
