随着人工智能(AI)和组合优化技术在科学、工业等多个领域的广泛应用,计算需求日益增长,能源消耗与计算延迟成为亟待解决的瓶颈。传统数字计算体系虽不断发展,但面临功耗和效率的极限挑战。模拟光学计算机作为一种新兴的非传统计算平台,以其独特的计算方式脱颖而出,为AI推理和复杂优化任务提供了高效、低功耗的解决方案。 模拟光学计算机结合了模拟电子技术与三维光学结构,通过一个反馈环路实现了固定点搜索算法,巧妙避免了数字转换带来的能源开销。其核心理念是将计算过程分为光学与模拟电子两个领域,光学部分主要负责矩阵向量乘法,而模拟电子部分则完成非线性变换、差分及退火等运算,从而实现迭代更新,快速收敛于固定点。固定点算法本身具有天然的抗噪性,适合模拟硬件固有的噪声环境,极大提升了系统的稳定性和可靠性。
硬件架构方面,模拟光学计算机采用了微型发光二极管(microLED)阵列作为光源,用以表示神经网络的激活或优化变量;空间光调制器(SLM)存储权重矩阵或优化问题系数,利用光学调制完成大规模的矩阵乘法操作;光电探测器阵列负责将光信号转换为模拟电子信号供后续处理。通过将这一系列组件紧密集成,实现了高并行度的运算,同时有效利用三维光路实现光的汇聚与发散,突破了平面光学器件的面积限制,具备极佳的扩展潜力。 在人工智能推理任务中,模拟光学计算机支持迭代型的神经平衡模型,例如深度平衡网络,其动态深度和递归推理能力在数字芯片上计算成本高昂,而在模拟光学计算机上则天然适配。实验显示,该平台不仅能够准确完成图像分类和非线性回归,还能在一定程度上实现更强的泛化能力,特别是在输入数据分布发生变化时,表现出良好的鲁棒性。 以MNIST和Fashion-MNIST两个经典图像分类数据集为例,模拟光学计算机通过数字训练的模型权重,迁移至硬件环境无需额外校准,实现了与数字孪生(Digital Twin)模拟高度一致的推理性能。而对于更大规模的模型,采用时间复用策略,将大模型拆分为多个较小模型依次在硬件上运行,也能获得显著准确率提升,显示其可扩展优势。
组合优化领域中,该计算平台支持更具表现力的二次无约束混合优化(QUMO)问题,相较于传统二次无约束二元优化(QUBO),QUMO能灵活处理包含连续与二元变量的复杂约束,覆盖更广泛的实际应用场景。模拟光学计算机采用迭代的固定点搜索策略,有效避开二进制映射带来的变量爆炸问题,提高优化效率。 实际应用中,模拟光学计算机已成功应对医疗影像重建及金融交易结算等工业复杂问题。在医学成像中,通过压缩感知技术将MRI数据重构问题转化为QUMO实例,硬件能够处理高达数十万个变量的难题,实现对脑部扫描的高质量重建,且重建速度和精度均优于传统解法。金融领域的交易结算问题涉及海量证券交易匹配与优化,模拟光学计算机在一定规模的实例中表现出全局最优解的求解能力,且成功率高于当前量子硬件解决方案。 在综合性能评估方面,模拟光学计算机针对多种合成及真实问题,展示了优异的求解质量和运行速度。
与业界领先的商业优化器Gurobi相比,其在某些典型难题上实现了千倍速以上的解算速度优势,同时还能发现新的最优解,彰显了模拟光学计算机作为一款高效模拟器的巨大潜力。 展望未来,模拟光学计算机的规模化发展依赖于模块化设计与更紧密的电子光学集成。利用成熟的消费级光电组件和可扩展的三维光学方案,单模块支持数百万级权重矩阵已成为可能。通过多个模块的集群形成大规模网络,满足数十亿权重的处理需求,实现真正工业级的AI推理与优化应用。技术挑战包括器件尺寸微型化及光路稳定性的保障,但也推动了三维光学技术的跨领域创新。 能源效率方面,模拟光学计算机由于消除了频繁的数字模拟转换和冯·诺伊曼瓶颈,将功耗降至极低水平,其每瓦性能预计可达到500万亿次运算,远超当前GPU数百倍以上。
在追求绿色计算与可持续发展的背景下,此类技术开创了新滨海,使人工智能硬件突破传统限制,走出能源困境。 总体来看,模拟光学计算机以其独特的固定点迭代架构和光电子融合设计,成为推动未来AI推理及组合优化可持续、快速发展的重要突破。通过与算法深度耦合的硬件设计,激发了模拟计算领域的新活力,为解决日益复杂的工业问题提供了新思路。随着制造技术的成熟和规模的扩大,预计模拟光学计算机将在各行各业掀起一场计算范式的革新浪潮,助力人工智能走向更高效、更绿色的未来。 。
