近年来,人工智能和组合优化技术的快速发展带来了对计算资源的巨大需求,同时也引发了对能耗效率的广泛关注。传统数字计算体系在满足高性能的同时,面临功耗攀升和效率瓶颈,难以满足未来智能应用的持续增长。为此,模拟光学计算机(Analog Optical Computer, AOC)的出现为解决这一问题提供了全新的思路,其结合了光学的高速并行处理能力与模拟电子的灵活非线性处理功能,开辟了AI推理和组合优化的新境界。模拟光学计算机通过基于快速定点搜索的迭代算法,使硬件运算过程完全在模拟域进行,避免了数字转换带来的能耗和延迟,提高了计算效率和噪声鲁棒性。系统利用微型发光二极管阵列发射光信号,将状态向量以光强形式表示,再通过空间光调制器实现矩阵权重的调制和光学乘累积,最终由光电探测阵列完成光信号向电信号转换。之后,模拟电子电路执行非线性变换、加减运算和退火调控,实现固定点迭代直至收敛。
相较传统数字计算,AOC通过融合存储与计算,规避冯·诺依曼瓶颈,有效降低数据传输能耗,同时具有显著的速度优势。AOC在多种任务场景中均展现了优异性能,涵盖手写数字图像分类、非线性回归、医疗影像重建及金融交易结算。通过数字孪生模型实现对硬件系统的精准模拟与训练,加速算法设计及硬件部署,确保硬件与算法深度协同优化,提升整个系统的实际应用能力。在机器学习领域,AOC适配基于固定点迭代的神经平衡模型(equilibrium models),这类模型通过递归推理,具备动态计算深度,优于普通的前馈神经网络,展现较强的泛化和推理能力。硬件可实现多达4096个权重的网络支持,且通过时间复用技术扩展模型规模,成功应用于MNIST和Fashion-MNIST等标准数据集。对于组合优化,AOC支持丰富的二次无约束混合优化(QUMO)问题,涵盖混合二进制与连续变量,远超传统纯二进制QUBO的表达能力。
利用AOC硬件,真实世界的复杂优化问题如MRI图像压缩感知重建和证券交易结算均得以高效求解,且多次迭代运算均保持在模拟域完成,避免了昂贵的数字化开销。尤其在医疗影像重建方面,通过采用具有"ℓ0范数"正则化的QUMO模型,实现了高质量重建,显著缩短了采样时间,有望提升患者体验和临床诊断效率。在金融优化中,AOC助力解决证券交易清算中的NP难题,通过引入连续松弛变量和灵活调节目标函数,快速找到全局最优解,表现超越部分量子计算方案。规模化方面,AOC设计考虑模块化架构,通过三维光学系统实现百万乃至亿级权重的矩阵乘法分块操作。未来,结合集成模拟电路和先进光学元件,预计可实现数十亿权重模型的高效部署。系统的功耗与计算速度优势明显,预估8位权重精度下每瓦特可实现500万亿次运算速度,是目前主流GPU的百倍以上,极具可持续发展潜力。
模拟光学计算机的固定点迭代方法不仅自然适配模拟硬件的连续特性,还具备天生的抗噪声能力。其物理吸引态吸引信号朝向稳定解收敛,有效抵消模拟扰动,确保结果的稳定准确。这种内在鲁棒性为硬件扩展及复杂环境应用奠定了坚实基础。实现角度,当前AOC硬件基于消费级成熟的光电子元件,如微型LED、液晶空间光调制器、硅光电探测器等,保证了设计的实用性和可制造性。硬件系统紧密集成光学和模拟电路,配合数字孪生软件环境,形成软硬件协同迭代开发闭环,推进了技术的产业化进程。此外,AOC的灵活性使其既可用于加速新兴的AI推理模型,也适配各种约束复杂性的组合优化问题,有望广泛应用于医疗图像处理、金融风险管理、供应链优化、交通网络规划等领域。
市场需求推动下,AOC未来可望成为节能高效、低延迟智能计算的核心技术之一。模拟光学计算机为计算科学和机器智能带来了创新范式的飞跃。它突破传统数字架构限制,结合光学与模拟电子的优势,实现AI推理与复杂优化任务的高效统一处理。基于固定点迭代的算法抽象与硬件一体设计,形成高度适配的动态系统,为未来可持续计算奠定坚实基础。伴随组件集成度提升和制造工艺成熟,AOC有望引领下一代智能计算硬件浪潮,推动人工智能和工业优化进入节能高效的新纪元。 。
