随着人工智能的发展和应用规模的不断扩大,传统数字计算面临着日益严峻的能耗与算力瓶颈。尤其是在人工智能推理和组合优化等计算密集型任务中,数字计算架构往往难以兼顾高效能和低功耗。类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种新兴的计算平台,通过结合三维光学与模拟电子技术,正在悄然开启人工智能和优化问题求解的新时代。 类比光学计算机的核心理念是利用光的高并行性与模拟电子电路的非线性处理能力,绕过传统数字计算中频繁的数字-模拟转换耗能,直接在光电子混合领域实现高效的矩阵乘法和非线性运算。其固有的快速迭代固定点搜索模型不仅满足了复杂神经网络推理对计算资源的要求,也为多变量混合连续和二元变量的组合优化问题提供了一种全新的硬件加速方案。 不同于现有多聚焦于单一领域的特殊计算设备,AOC实现了人工智能推理与组合优化的双重加速。
通过拥抱固定点迭代机制,AOC避免了数字转换带来的能耗负担,且其反馈闭环设计提升了系统对噪声的鲁棒性,大幅增强模拟系统应对实际环境复杂性的能力。在光学域,微型LED阵列基于其亮度编码描述系统状态,而空间光调制器(SLM)承担权重矩阵的存储和调制。光信号经过空域调制后,通过高效三维光学元件实现元素乘积和累加,并被光电探测阵列转换为模拟电信号。之后,模拟电子电路完成激活函数、加减运算及退火调节,将结果反馈至微LED,完成一轮完整迭代。 AOC的体系架构支持多达数千迭代步骤,令系统迭代逼近目标的固定点状态,以此实现模型推理或最优解寻找。人工智能推理方面,AOC利用等价平衡网络和深度平衡模型的固定点机制,使得推理过程能够动态调整计算深度,增强递归推理能力和泛化性能。
实际应用包括数字图像分类、非线性回归等任务,系统已成功演示了对典型数据库如MNIST和Fashion-MNIST的高准确度处理。 组合优化则采用了广义的二次无约束混合优化(QUMO)框架,统一处理二元变量和连续变量。QUMO相比传统的QUBO在表达能力上更强,能高效映射更多实际约束,使得复杂问题如医疗图像重构和金融交易结算得以在硬件上直接求解。通过坐标块下降法(BCD)分解大规模问题,AOC逐步逼近全局最优解,展现了在真实世界工业级问题上的潜力。 AOC在医疗领域中体现出独特的优势。磁共振成像(MRI)需要快速且准确的图像重构,尤其是利用压缩感知技术减少采样数据,以提升扫描速度。
传统数字算法往往因优化问题的高复杂度和非凸性而受限。AOC通过QUMO形式将稀疏性和数据保真度结合,在硬件上直接完成耗时的非凸优化过程,实验结果显示其重构图像质量优异,甚至首次实现了ℓ0范数的优化,超越了传统ℓ1范数方法。 金融领域的交易结算问题同样因其NP难度备受关注。AOC利用灵活的QUMO建模,结合硬件加速快速求解高约束、多变量的优化实例,提升了结算效率。相较于量子计算和传统算法,AOC在样本成功率和时间效率上展现出显著优势,展现了人工智能驱动的金融科技新可能。 硬件层面,AOC现阶段原型集成了16个微LED和16个光电探测器,并采用双SLM模块分别处理正负权重。
通过时间多路复用技术,可以扩展支持超过4000权重的模型推理。未来通过将模拟电子器件集成于三维光学模块中,系统具备向数千万乃至数十亿权重规模模块扩展的潜力。3D光学架构利用球面及柱面透镜实现高效的光传播与空间复用,克服了传统平面光学计算受限于版图面积和耦合复杂度的瓶颈。 功耗与计算效率方面,AOC在8位权重精度下,预估可实现高达500 TOPS/W的能效,比当前最先进GPU能效提升100倍以上。其计算速度受限于光电子组件带宽,目前可达约2 GHz,计算迭代延迟约20纳秒。在实际应用中,硬件运行的固定点迭代可在不到1微秒内完成,极大缩短了解决问题的时间成本。
从软件架构看,AOC联合数字孪生模型(AOC-DT)进行训练与仿真,使得复杂的神经网络参数能够先通过数字环境优化,再无损地迁移至硬件执行。这种协同设计策略有效降低了硬件部署门槛,保证了现实分析任务与硬件能力之间的匹配,显著提升推理和优化的整体准确度和鲁棒性。 噪声容忍度是模拟计算平台的一大挑战。得益于AOC固定点迭代的吸引子特性,系统在迭代过程中能够自动纠正一定程度的模拟噪声和环境扰动,维护计算的稳定性。这使得AOC远较传统模拟方案更适合现实复杂环境,有望实现持久可靠的部署。 总结来看,类比光学计算机以创新的硬件架构和算法抽象实现了人工智能推理与组合优化的兼容加速。
其高能效、低延迟及良好的扩展性预示着未来可持续计算的新方向。随着制造工艺成熟和集成度提升,AOC有望成为云计算数据中心、高性能边缘设备乃至专用AI芯片的重要组成部分,引领计算范式从传统数字计算向光电子混合模拟融合转变,推动人工智能和优化科学的深度融合与跨越式发展。 。
