在当今数字计算成为主流的时代背景下,人工智能(AI)和组合优化领域的发展正以前所未有的速度推动着计算技术的革新。传统的数字计算体系虽然成熟且通用,但其面对庞大的计算量和持续增长的能耗需求时,正逐渐显现出效率瓶颈。特别是在AI推理过程中,频繁的数字转换和运算延迟导致能耗极大,影响了可持续发展和实时响应能力。正是在这样的环境下,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一项兼具创新性与实用性的计算平台,备受关注。模拟光学计算机通过将模拟电子技术与三维光学技术融合,实现了无须数字转换的快速固定点搜索迭代,大幅提升了AI推理与组合优化的效率及噪声容错能力,成为未来计算发展的重要方向。 AOC的独特之处在于其硬件与计算模型的协同设计,从根本上改变了运算范式。
通过在光学域完成矩阵-向量乘法运算,再由模拟电子电路实现非线性变换、减法以及退火等步骤,AOC实现了连续空间与数字空间的无缝互动。具体来说,采用微型发光二极管(microLED)阵列作为激光源,通过空间光调制器(SLM)展现网络权重,再经过光电探测器阵列将光信号转为电信号,最后由模拟电路完成函数变换和反馈,进而在每次约20纳秒的循环迭代中逐步逼近问题的固定点解。这种全模拟架构避免了数字交换带来的延迟与能耗耗损,同时因不断趋近的固定点迭代特性显著增强了抵抗环境及硬件噪声的能力,为高精度计算提供有力支持。 AOC的固定点抽象不仅统一了机器学习推理和优化方法,也极大扩展了模拟计算的应用边界。对于AI推理,AOC支持深度平衡网络(Deep Equilibrium Models)等新兴迭代模型,这些模型以固定点状态输出实现递归推理和状态动态调节,具备极强的泛化能力和计算表达性,尤其适合自然语言处理和计算机视觉等领域。相比传统前馈神经网络,这类迭代模型能够动态调整推理深度并更好地处理不确定和复杂输入,提高准确度和稳定性。
AOC以极低的功耗和超高速的硬件迭代,能够高效实现这类计算,展现了数字电子难以比拟的优势。 与此同时,AOC同样针对组合优化难题表现出卓越实力。传统组合优化如旅行商问题、资产配置和事务结算等通常属于NP难题,计算复杂度极高。AOC利用二次无约束混合优化(QUMO)模型,灵活处理混合的连续和二元变量,且通过紧密结合退火与动量参数化的固定点迭代方法,能够高效寻优。特别是在医疗图像重建和金融交易结算这类实际工业应用中,AOC通过将优化任务转变为物理反馈迭代过程,在显著加速求解时间的同时保证解的高质量和稳定性。此外,借助块坐标下降等算法策略,AOC可将大规模问题分解为多个小子问题并逐步逼近整体最优,使其具备极佳的可扩展性及适应性。
目前的AOC硬件采用成熟的消费级光电子元件,包含16个微型LED和16个光电探测器,以及两个SLM模块分别处理矩阵中正负权重。尽管硬件规模有限,通过时间复用及数字孪生(digital twin)技术,AOC能够模拟并支持4096权重级别的模型,实现了MNIST和Fashion-MNIST等经典数据集上的分类推理以及高精度的非线性回归。特别是数字孪生系统与物理硬件结果高度一致,验证了模型训练与硬件部署的无缝转移 가능性。这表明AOC不仅在实验室环境中表现优异,且具备实用场景的潜力。 软硬件协同设计是AOC成功的关键。从硬件层面看,采用三维光学设计突破了传统二维光路规模限制,使矩阵乘法操作具备更高的并行度和扩展空间。
非相干光源的使用降低了光路对相位匹配的苛刻要求,令制造更加简便和稳定。模拟电子部分则通过精心设计的放大器、开关及非线性调节元件,实现了迭代反馈路径的灵活调控和参数动态调整,为不同任务优化提供便利。算法层面上,固定点更新规则融合了退火和动量调节机制,有效促进算法的收敛速度与全局跳出能力。训练过程采用隐式微分方法,大幅降低内存消耗并提升训练效率,助力实现大规模模型训练。 AOC在多个应用领域展现出显著优势。以医学领域为例,AOC可解决压缩感知中基于"ℓ0范数"的硬件难题,成功重建MRI图像,极大提升扫描速度和图像质量,降低患者负担。
在金融领域,AOC承载复杂的事务结算优化,不但处理了海量交易数据,同时考虑了多种业务约束,实现了效率与准确性的完美平衡。实验数据表明,AOC甚至在某些大型约束二次规划基准测试中,优于传统商业求解器时间上达三数量级以上,且获得了新的优化解。 未来,随着光电子集成技术和微型化制造的进一步突破,AOC硬件体积将持续缩小,模块化设计便于大规模串联,系统整体规模可达数亿元权重级别,满足更为复杂的实际需求。同时,完善的模拟-数字混合协同机制将使软件适配更为便捷灵活,推动AI推理和优化算法在该平台上的创新和应用。AOC在能效比方面预计将领先现有GPU百倍以上,为实现高性能且可持续的下一代计算架构提供了坚实基础。 总体来看,模拟光学计算机通过创新的固定点搜索机制和融合光学电子的混合硬件架构,打破了传统数字计算的瓶颈。
其兼顾AI推理和组合优化的双重能力,使其不仅是前沿科研的利器,更能在医疗、金融、物流等多个关键行业引发变革。结合数字孪生训练和模块化设计,AOC有望成为推动绿色算力革命的重要力量,引领人类迈向崭新的智能计算时代。随着技术不断成熟和应用场景不断拓展,模拟光学计算机必将在未来计算生态中占据更加核心的位置。 。
