随着人工智能和组合优化在科学研究及工业中的快速普及,对计算能力和能源效率的需求日益增长。传统数字计算虽然不断进步,但其在能耗和延迟方面的瓶颈逐渐显现,引发了对新型计算范式的探索。模拟光学计算机作为一种融合光学和模拟电子学的创新计算平台,展示了突破数字计算极限的巨大潜力,尤其在AI推理及复杂优化问题处理方面表现出色。 模拟光学计算机结合了高速、低能耗的光学矩阵运算和灵活强大的模拟电子反馈,能够实现无需频繁数字转换的连续迭代计算。其核心基于固定点搜索算法,通过反复迭代收敛到问题的最优解或稳定输出状态,极大提升计算的效率和抗噪声能力。该方法避免了传统混合系统中数字与模拟转换的耗能环节,实现了真正意义上的全模拟计算。
硬件架构上,模拟光学计算机由多个关键部分组成。微型LED阵列负责激发光信号,反映神经网络的激活值或优化问题的变量状态。空间光调制器(SLM)载入权重矩阵,将其以光学调制方式乘以输入光向量,并通过光学系统中的三维光路实现高效的光束扩散与汇聚。光电探测器阵列将光信号转换为电信号,传递至模拟电子电路中执行非线性变换、偏置调整、陷波退火和算术运算。整个系统通过硬件反馈回路完成迭代更新,直至收敛到固定点,从而实现AI推理或优化解的求解。 在人工智能领域,模拟光学计算机特别适合加速固定点神经网络模型,如深度均衡网络。
这类模型通过自递归迭代运行,将隐藏状态逼近稳定的极限点,支持动态推理长度和递归推理能力,有助于提升模型的表达力和泛化能力,与传统定深度网络相比展现更优的性能表现。模拟光学计算机的迭代固定点更新机制天生契合这类模型的数学特点,借助物理光学矩阵乘法和模拟非线性处理,提供了高效且低延迟的推理过程。 实际应用中,研究者利用该平台在图像分类和非线性回归任务上取得令人瞩目的成果。以MNIST和Fashion-MNIST两类经典数据集为例,模拟光学计算机在硬件上实现了高精度分类,且模型的推理状态可视化展现了固定点迭代过程中概率分布的逐步收敛过程。在回归任务中,模型能够拟合复杂函数曲线,如高斯及正弦函数,展现了模拟计算平台在处理连续值输出方面的稳定性与精度。技术实施中,数字投影层用于输入数据预处理及输出转换,而核心迭代推理阶段完全由模拟光学硬件执行,突显硬件异构加速的优势。
组合优化则是模拟光学计算机展示其优势的另一重要领域。针对混合二元与连续变量的二次无约束混合优化问题(QUMO),该平台成功解算多个现实世界中的复杂优化场景,包括医学图像重建和金融交易结算。特别是在医学成像中,模拟光学计算机支持成像压缩感知算法,通过原始的ℓ0范数稀疏优化实现从少量测量数据高质量重建图像,显著缩短MRI扫描时间,提高患者舒适度及设备运行效率。 金融领域的交易结算问题同样具备极强的组合优化特点。模拟光学计算机通过将线性不等式约束转化为连续松弛变量,兼顾二元决策和连续调整,快速找到最大化结算交易数量的最优路径。这不仅推动了大规模金融清算系统的高效运算,还较传统求解器展现出数百倍的速度优势,提升了系统的实时响应能力和业务吞吐量。
硬件方面,当前原型系统支持16变量状态,即可以处理256个权重参数。利用时间复用技术,能够扩展支持多达4096权重。在人工智能推理任务中,采用联合训练的多个小型模型集成,实现对更大规模任务的支持。展望未来,借助整合的三维光学与模拟电子集成模块,模拟光学计算机可实现规模扩展,满足亿级至十亿级权重神经网络的计算需求。 模拟光学计算机在能耗效率方面体现出亮眼表现。预计在8位精度的条件下,其计算效率可达到每瓦500万亿次运算,远超现有主流GPU的数百倍,标志着极具竞争力的绿色计算技术。
该技术有效避免了冯诺依曼架构中的瓶颈,通过计算与存储的物理合一实现极致的数据吞吐率与并行性,是面向未来AI与复杂优化需求的理想方案。 除此之外,模拟光学计算机因其天然的固定点吸引子结构,对物理噪声拥有良好的抑制能力,保障模型稳定运行。模型的动态迭代深度带来推理过程中的自适应计算资源分配,提升模型的泛化能力和鲁棒性,为处理海量复杂数据奠定坚实基础。 随着制造技术的提升,芯片规模的扩大以及三维光学组件的集成,模拟光学计算机的模块化架构将支持更加复杂多变的应用场景。从工业图像处理、医疗诊断,到金融风险评估和大规模组合优化,均可从中受益。未来,硬件与算法的协同设计将进一步推动该领域技术革新,实现计算性能的质的飞跃。
综上所述,模拟光学计算机作为结合法向光学技术与模拟电子学的前沿平台,开创了AI推理与组合优化的全新计算范式。它不仅突破了数字计算在速度和能效上的桎梏,更通过固定点算法实现了高度可靠的迭代计算。随着相关技术的成熟和规模化应用的推进,模拟光学计算机必将成为推动人工智能和优化技术跨越性发展的重要引擎,为建设可持续计算生态系统铺平道路。 。
