随着人工智能和组合优化在科学研究与工业应用中的广泛推广,数字计算设备的能耗和处理效率问题日益突出。传统数字计算架构虽然不断发展,但其在能耗和速度上的瓶颈开始制约算法的扩展和应用。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种新兴的计算范式,通过将模拟电子技术与三维光学技术相结合,为AI推理和组合优化领域提供了突破性的解决方案,实现高速、低能耗的计算能力,开辟了未来可持续计算发展的新路径。模拟光学计算机的核心优势在于其独特的硬件架构与固定点搜索算法。AOC利用微型发光二极管(microLED)阵列作为光源,将神经网络中的激活状态或优化问题的变量编码于光信号强度之中。再通过空间光调制器(SLM)存储权重矩阵,进行矩阵向量乘法操作。
这种操作在光学领域天然并行,且借助三维光学设计实现了光的高效扇入与扇出,大幅度提升了计算的并行度和规模。随后,光信号经过光电探测器转化为电信号,模拟电子电路负责实现非线性变换、加法、减法及退火过程,从而完成迭代更新。整个循环耗时约20纳秒,实现了无数字转换的全模拟计算,有效降低了能耗和延迟。AOC采用固定点搜索作为计算抽象,统一了机器学习推理与组合优化问题的算法框架。固定点搜索核心在于通过迭代更新状态向量,逐渐收敛至网络的平衡态或优化问题的解。具体而言,计算遵循一个基于权重矩阵、非线性函数、动量项及退火参数的迭代公式,使系统在每步迭代中调整自身状态,逐步纠正误差,克服模拟噪声的影响,从而增强计算的鲁棒性。
该抽象正适合模拟反馈设备,避免了频繁的数字-模拟转换,消除了硬件和应用之间的性能鸿沟。在机器学习领域,模拟光学计算机支持平衡网络(equilibrium models),涵盖经典Hopfield网络及现代深度平衡网络。此类模型以固定迭代方式达到状态平衡,具备动态计算深度和递归推理能力,优于传统前馈模型的泛化性能和推理灵活性。AOC能够实现这类计算密集型模型的高效硬件加速,通过模拟器 - - 数字孪生(digital twin) - - 完成训练,并将权重映射至硬件,保证了训练推理的一致性和准确性。在具体应用中,AOC已成功完成基于MNIST和Fashion-MNIST数据集的图像分类任务以及非线性回归,显示出对复杂非线性函数的较好拟合能力。模拟光学计算机通过时间复用技术支持更大规模模型,实现4,096权重的推理,拓展了硬件在实际AI任务中的适用范围。
AOC同样在组合优化领域展现出巨大潜力。采用二次无约束混合优化(Quadratic Unconstrained Mixed Optimization,QUMO)模型,AOC能够涵盖含有二元和连续变量的复杂优化问题,相比传统的二次无约束二进制优化(QUBO),QUMO在约束表达上更为灵活,映射效率显著提升。此优势使AOC能够应对更多实际工业场景需求。医疗成像领域,模拟光学计算机被运用于磁共振成像(MRI)的压缩感知重建,通过QUMO函数巧妙结合数据保真项和稀疏性控制,实现了在低采样率条件下的高质量图像恢复。硬件原型成功重构了Shepp-Logan幻影图像及大型脑部扫描,在有限采样数据和高维变量的挑战下表现出优异性能。金融领域中,AOC被用于解决证券交易结算的优化问题。
面对数十亿美金规模的交易批次,AOC通过转换线性约束为QUMO问题引入连续松弛变量,高效处理法律和信用约束,实现交易数量最大化。展示中硬件成功处理了数十变量的实际挑战,实现全模拟无数字后处理的优化过程,优于当今量子和传统优化方法。模拟光学计算机的实验系统设计充分利用成熟的消费级微型光电子元件:微型LED阵列提供高带宽光源,液晶空间光调制器实现可编程权重矩阵,高速光电探测器将光信号转换为电信号,模拟电子电路完成非线性映射和迭代更新。整个系统基于三维光学设计,通过球形和柱面透镜实现高效的光扇入与扇出,保障光学矩阵乘法的可扩展性和并行性。噪声处理得益于固定点动态的吸引特性,确保迭代过程收敛且稳定。当前硬件规模实现16变量状态向量及256权重,支持多块模块组合扩展至4096权重。
未来通过集成化微电子与三维微光学技术,有望进一步扩大规模至十亿量级权重。模拟光学计算机的性能展望令人振奋。与传统GPU相比,AOC预计能达到500万亿次操作每秒(TOPS)每瓦的能效,超过当前顶级GPU100倍。其硬件架构消除冯·诺依曼瓶颈,将计算存储融合,极大降低数据传输开销。此外,AOC可自由调节退火与动量参数,实现针对具体任务的优化调度,兼顾速度与精度。面对日益增长的AI模型复杂度与优化问题规模,AOC凭借其固有的迭代自反馈优势,为未来可持续高性能计算提供了切实可行的发展路径。
该技术的可扩展性同样支持模块化设计,通过大量小型光学计算模块网格化组建,满足大规模矩阵乘法需求,同时保持紧凑体积和高速响应。结合模拟电子非线性电路的灵活拓展,AOC被视为模糊神经网络、生成模型及复杂约束组合优化等前沿应用的理想加速平台。展望未来,模拟光学计算机的应用前景广阔。机器学习领域中,基于平衡网络的递归推理为自然语言处理、多模态分析和科学计算带来新思路。组合优化中,复杂工业和金融约束问题的直接映射赋能更高质量的决策支持。硬件集成度提升和制造工艺改善,将促进其商业化步伐,实现AI推理和优化任务的实时、低功耗执行。
与数字深度学习加速器协同,AOC有望成为未来智能计算生态的重要组成,助力突破现有数字计算的瓶颈,推动绿色计算与智能时代的融合发展。模拟光学计算机作为未来计算革命的前沿阵地,结合硬件与算法的协同共设计理念,开启了一个融合光学与电子学优势的新纪元。其在AI推理和组合优化上的高效表现,不仅为传统数字计算难题提供新解,更引领了可持续和高性能计算的未来方向。随着相关技术的不断成熟和应用拓展,模拟光学计算机有望在21世纪信息科技领域占据重要地位,推动人工智能向更智能、更高效、更绿色的方向发展。 。
