在数字计算高度发达的今天,人工智能(AI)与组合优化任务逐渐增加其计算需求,尤其在大规模推理和复杂优化场景中,传统计算架构的能效和速度表现受到挑战。针对这一局限,模拟光学计算机应运而生,通过融合光学与模拟电子技术,以其独特的物理计算机制,展现出卓越的能效和超高速的计算能力,成为人工智能推理和组合优化领域的潜在变革者。 模拟光学计算机的核心在于其硬件架构设计,将三维光学系统与模拟电子反馈循环相结合,在无数次迭代中寻找固定点,完成诸如矩阵-向量乘法、非线性变换、加减法和模拟退火等关键计算,而无需昂贵且高耗能的数字-模拟转换。这种全模拟架构不仅极大地提升了计算速度,还显著降低了功耗,相较传统GPU在同等精度条件下的性能效率提高百倍以上。 光学域承担了矩阵-向量乘法的计算任务,激光发光二极管(microLED)阵列通过光强度编码状态向量,而空间光调制器(SLM)则存储权重矩阵,通过光的调制完成乘法操作。经过调制的光信号被光电探测器阵列接收,并转换为模拟电信号。
随后,模拟电子部分承担非线性函数处理、信号加减与调节退火系数等运算,利用模拟电路实现非线性激活函数如双曲正切(tanh),保证了计算流程的连续性和高效性。 模拟光学计算机通过迭代式固定点搜索策略实现AI推理和组合优化任务的统一计算。AI推理特别适合迭代推理机制的平衡模型(Equilibrium Models),这种模型通过自反馈的方式不断调整隐藏状态,直到达到收敛固定点。模拟光学计算机能够高效执行这一动态过程,支持复杂递归推理和动态计算深度,有利于提升模型的泛华能力和表达能力。 组合优化方面,模拟光学计算机支持二次无约束混合优化(QUMO),覆盖二元与连续变量融合的复杂问题,有效映射现实世界中包含线性不等式约束的优化需求。相比传统只支持二元变量的二次无约束二元优化(QUBO)框架,QUMO更具表达力,且利用模拟硬件天然的连续处理优势,实现了对大规模、复杂约束问题的高效求解。
模拟光学计算机的硬件已成功应用于四个典型案例,涵盖MNIST手写数字与时尚图像分类、非线性回归、医疗影像重建以及金融交易结算等领域。尤其在医疗图像重建中,通过压缩感知技术与原始ℓ0范数的优化方法,模拟光学计算机实现了高质量重建,显著减少了MRI扫描时长,提升患者体验和诊断效率。在金融交易结算问题中,模拟光学计算机能够高效处理多参与方、多资产的复杂交易组合,优化结算数量并确保合规性,显示出其在高价值商业应用中的强大潜力。 数字孪生技术的引入保证了模型训练与硬件执行之间的高一致性。通过精确模拟硬件非理想特性,数字孪生赋能端到端数字训练,使得训练好的模型无需额外校准即可在物理硬件上高效部署,确保推理准确率和稳定运行。实验数据显示,硬件推理与数字孪生仿真结果高度契合,达到了99%以上的性能一致性。
面对未来超大规模应用,模拟光学计算机具备良好的模块化和可扩展性。通过将大矩阵分解为多个子矩阵,借助多模块三维光学网状结构并配合集成的模拟电子模块,实现百万至十亿级权重规模的并行处理。光学模块的小型化和高集成度将推动整机体积和功耗控制到合理范围,促进其向商业化和工业应用转化。 相比传统数字计算,模拟光学计算机核心优势在于绕过冯·诺依曼瓶颈,实现计算与存储融合,减少数据移动开销,极大提升能效比。同时,利用光子高速传输和模拟电子非线性计算,显著缩短计算链路,达到纳秒级别的迭代周期,为AI推理提供快速响应能力。 尽管模拟计算硬件天然存在模拟噪声与非理想性的挑战,固定点吸引性原理和系统设计保证了噪声的有限影响,增强了整体稳定性。
迭代收敛过程中的确信机制,有效抵抗硬件波动,使得模拟光学计算机不仅速度快且计算精度可靠,满足工业级应用要求。 总的来看,模拟光学计算机通过协同设计硬件和抽象算法,有望成为支持下一代AI和组合优化的重要平台。其本质的能效优势和并行计算能力,为面对大规模复杂问题的现实需求提供了创新路径。同时,平台所支持的迭代求解模式适配了当下越来越多具有动态深度和递归性质的神经模型,为未来人工智能体系结构演进指明方向。 展望未来,模拟光学计算机将受益于光源、空间光调制器与高灵敏度探测器技术的进步,推动计算规模和速度的持续提升。与此同时,系统级集成与封装技术的进步将带来更小巧、易部署的多模块阵列设备。
软件层面的数字孪生和自动调参功能将进一步简化开发流程,降低技术使用门槛。 结合当代人工智能对能耗的持续关注及日益增长的计算需求,模拟光学计算机代表了突破传统数字计算瓶颈、实现高速高效推理和优化的前沿科技。未来,这一创新平台有望在医疗成像、金融风控、智能制造及自动驾驶等多个领域发挥深远影响,推动技术与产业的深度融合,助力实现可持续发展和智能社会的愿景。 。
