在人工智能和复杂优化领域,计算资源的需求持续攀升,传统数字计算架构不仅面临性能瓶颈,也伴随着日益增长的能耗和延迟问题。尤其是在执行大规模神经网络推理和组合优化计算时,数字计算机的冯·诺依曼结构面临数据传输和存储瓶颈,导致效率严重受限。针对这一挑战,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种融合光学与模拟电子技术的新兴平台,引发了科技界的高度关注。它不仅能够快速执行计算密集型任务,还能极大地提升计算能效,助力构建未来更环保、更高效的智能计算生态。模拟光学计算机将模拟电子学与三维光学巧妙融合,在同一硬件平台上加速人工智能推理和组合优化问题,为复杂科学与工业应用带来了突破性的解决方案。AOC的核心工作机制基于一种快速的固定点搜索算法,彻底摆脱了传统计算中数字与模拟之间频繁且耗能的转换过程,这也是其高效性能的关键。
AOC利用光学信号进行矩阵与向量的乘法操作,借助模拟电子电路完成非线性运算、迭代调整及退火处理,实现了在模拟域内连续的反馈与演化。这种固定点抽象不仅提高了系统对模拟噪声的容忍性,使计算结果更为稳定可靠,同时还具备天然的高效迭代推理能力,为计算绑定型神经模型和高表达力的梯度下降优化提供原生支持。具体来看,模拟光学计算机的硬件平台由多组微型LED阵列、空间光调制器(SLM)和光电探测器阵列组成。微型LED阵列的光强代表神经网络的激活值或优化变量,SLM存储并调制权重矩阵,光电探测器负责收集调制后的光信号并转换回模拟电子信号。与平面光学结构不同,AOC利用三维光学系统有效实现光的扇入和扇出,高度并行且可扩展地执行大规模矩阵运算。此外,模拟电子部分负责模拟非线性函数(如双曲正切函数)、加减运算及退火调控,实现硬件级的动态迭代控制。
实验显示,当前的AOC系统具备完成16变量状态向量操作的能力,通过时间复用策略更可扩展至4096变量,支持多样的推理和优化任务。功能上,模拟光学计算机兼顾机器学习中的联合推理以及组合优化中的双模式变量混合求解,弥补了此前基于模拟或数字的单一领域硬件的局限。以机器学习应用为例,AOC特别适合实现固定点迭代神经模型,比如深度平衡网络(deep equilibrium models),这类模型通过递归推理实现动态推断时间,具备较深的表征能力和更强的泛化性能。利用AOC,模型权重被数字化训练后映射至硬件,输入经过投影层嵌入后递归迭代,经过约180纳秒即可收敛测试图像的特征表示。在实际分类实验中,AOC硬件已成功执行MNIST和Fashion-MNIST图像的分类,并达到与数字孪生模型极高的一致性。在更具挑战性的非线性回归任务中,系统表现出优异的函数拟合能力,展示了其在连续值预测领域的潜力。
推理过程的模拟数字孪生(AOC-DT)为训练和性能验证提供了强大支持,确保模型在硬件上的顺利部署。组合优化方面,模拟光学计算机通过解决广义二次无约束混合优化(QUMO)问题展现卓越表现。QUMO将二进制及连续变量整合为统一的优化框架,相较于传统的仅二进制变量的QUBO模型,提供了更灵活且表达力强的建模能力。例如,在医学领域,AOC支持基于QUMO的压缩感知算法,成功实现MRI图像的稀疏重构。系统仅用丢失约37.5%测量数据,即可恢复高质量的图像线条大致特征,远超只使用数据拟合项的重构效果。此外,针对金融领域的证券交易结算问题,AOC通过QUMO模型有效解决了最大化交易结算数目这一NP难题,并在基准测试中表现优异,成功处理多达数十变量规模的实例,且在某些场景超越了当前商业求解器的性能。
全面的基准评测显示,模拟光学计算机能够高效地处理包括稠密及稀疏矩阵在内的多样化优化问题,且在数百个迭代采样后常达到接近最优解的水平。该系统凭借动态调整的参数策略与区块坐标下降方法,实现了对超大规模问题的分解和近似求解,展现出应用于更广泛工业场景的巨大潜力。从技术制造角度看,模拟光学计算机基于成熟的消费级光电子器件构建,利用微型LED、空间光调制器和高灵敏光电探测器等元件,结合紧密耦合的模拟电子电路,形成紧凑且模块化的3D光电子集成系统。得益于三维光学的扇入扇出结构,矩阵规模扩展得以突破传统平面光学器件的面积限制,同时降低了对光源相干性的苛刻要求,极大提升了制造的可行性与成本效益。面向未来规模化,设计团队展望将AOC系统扩展至数十至上百个光学模块,实现数亿到数十亿权重规模的神经网络推理与优化任务。理论上,依托2GHz以上的带宽,系统的计算效率可达到每瓦特500万亿次操作(TOPS),较当今领先GPU节能效能提升百倍以上,同时功耗控制在合理范围内。
模拟光学计算机的设计精神体现在其硬件与算法的协同进化,通过构建适配模拟计算机制的机器学习与优化模型,实现软硬件的深度融合。该固定点迭代框架不仅增强了系统对模拟噪声的鲁棒性,还可灵活实现多种复杂功能,满足未来人工智能与优化领域的高速、低能耗诉求。综上所述,模拟光学计算机为人工智能推理与组合优化注入全新动力,其创新性的硬件架构和算法设计使得高效、可扩展的模拟计算真正成为可能。这为应对数字技术日益增长的能效挑战提供了切实而未来感十足的解决方案。随着相关技术成熟及产业链完善,行业有望迎来全新一代绿色智能计算平台,驱动科研、医疗、金融等诸多领域迈向智能化与可持续发展的新时代。 。
