现代计算技术主要依赖数字系统来处理人工智能与优化问题,然而,随着应用规模和复杂度的增加,数字计算面临着能效瓶颈和处理速度的限制。类比光学计算机(Analog Optical Computer, AOC)作为一种融合光学与类比电子技术的创新平台,正逐步展现其在人工智能推理与组合优化领域的巨大潜力。借助其独特的固定位点搜索(fixed-point search)机制,AOC能够避免传统数字转换中的高能耗过程,实现快速且有噪声鲁棒性的计算,推动了计算机硬件范式的转变。 类比光学计算机之所以引人注目,主要在于其将三维光学设计与类比电子系统有机结合,形成了跨领域的配合机制。其核心思想是利用微型发光二极管(microLED)阵列作为输入激活信号,通过空间光调制器(Spatial Light Modulator, SLM)存储权重矩阵,进而实现在光学域内的矩阵向量乘法操作。光信号经过调制后由光电探测器阵列接收,转换为模拟电信号,随后由专门设计的模拟电子电路执行非线性函数、减法和退火操作,从而完成固定点算法的一次迭代。
这样,光学和模拟电子计算交替进行多次迭代,最终收敛至问题的解或推理结果。 固定点抽象公式是AOC的理论基础,其迭代过程用数学表达式完美概括。该迭代不仅具备高计算效率且天生具备对模拟噪声的抵抗力,这是传统数字系统难以实现的重要特性。其公式内包含了权重矩阵乘积的比例因子、非线性激活函数和动量项,引入了递归推理能力和梯度下降方法中的进阶优化技巧,使得该平台既能应用于前沿的计算绑定神经模型,也能支持基于二次无约束混合优化(QUMO)的复杂组合问题。 硬件设计方面,AOC采用了成熟的消费级光学与电子元件,使得大规模扩展具备实际可行性。与传统二维光学体系不同,AOC利用三维光学组件实现光的高效发散与聚合,有效支持更大矩阵的并行运算。
微型LED阵列尺寸微小、发光频率高,空间光调制器则可以灵活存储并动态修改权重,实现模拟矩阵与输入向量的高速融合。光电探测器与专用类比电子放大、微调和非线性单元配合,确保信号在电光转换中损失极小,支持快速、高精度的算法迭代过程。 人工智能推理方面,AOC聚焦于迭代性和固定点模型,尤其是深度均衡网络(Deep Equilibrium Networks)类型。相比传统的前馈神经网络,这类模型具有动态深度和递归推理的能力,允许计算过程具有灵活的推断时间和更强的泛化能力。在AOC上的实现中,输入数据首先通过数字预处理映射至低维潜在空间,然后由AOC硬件循环执行固定点迭代,最终通过输出投影层进行结果解码。实验中,该系统成功完成了时尚服饰识别、手写数字分类和非线性曲线拟合等多项任务,表现出高精度与稳定性,特别是在面对模拟硬件中不可避免的噪声时,依然保持了优异的准确率。
为了支持更大规模模型,AOC设计了时分复用技术,将多个小规模均衡模型组成集合,序列化运行,扩展至数千权重。这种软硬件协同的方法不仅有效解决硬件规模限制问题,也充分利用了类比计算的速度优势和能效潜力,在保持高准确度的同时,实现了性能的线性扩展。 组合优化作为另一重要应用场景,AOC灵活支持QUMO问题,这种优化形式同时包含连续与二进制变量,极大提升了模型表达力。与传统的二进制优化(QUBO)相比,QUMO在处理现实世界问题中如医疗图像重构或金融交易结算时,映射更简洁高效,不仅减少编码开销,还能自然对线性约束进行处理。 在医学图像重构中,AOC通过重新定义压缩感知问题,将难以求解的ℓ0范数最小化转化为QUMO问题。硬件执行时运用块坐标下降方法,将大规模优化分解成多个小子问题逐步求解。
实验中,利用AOC成功重构了Shepp-Logan幻影图像的线性切片,重建误差大幅降低,展示出其在实际医疗影像领域的应用价值。借助数字双胞胎模拟器,研究团队进一步实现了高达数十万变量规模的脑部MRI图像重构方案,证明了系统的扩展潜力。 金融领域则聚焦于交易结算优化。该问题旨在最大化批处理交易中的结算数量或价值,具有NP难度。通过构建交易、参与方和资产之间的带约束优化实例,并将其映射至QUMO问题,AOC能够在模拟硬件上全自动完成问题求解。实际测试中,AOC在多个真实和合成的交易结算实例中均达到了全局最优,优于当前量子硬件的成功率,展现出显著的行业落地能力。
除了应用案例,AOC的性能在多项公开标准测试集和基准实例上也得到了验证。与商业优化软件Gurobi相比,AOC的模拟版本在多个困难问题中实现了数百倍的加速,部分问题甚至获得了业界迄今为止的最优解。这证明了AOC固定点抽象和硬件协同设计的强大竞争力和算法优势,同时保障了结果的可扩展性和实用性。 展望未来,AOC面临着硬件规模化和集成化的挑战与机遇。单模块设计支持数百万像素的空间光调制,为支持上亿权重规模的机器学习模型提供物理基础。三维光学组件的微型化及更高频率光电元件的集成可能将推动AOC在能效与速度方面的极限提升。
预估中,AOC有望达到数百TOPS每瓦的计算效率,比最先进GPU高出百倍以上,有望重塑大规模深度学习和复杂优化的计算生态。 此外,AOC的模拟运算流程与神经网络训练的数字阶段形成有益互补,训练能源消耗低,置换到高能耗推理时实现能效飞跃。灵活的固定点迭代算法还能适应多样化神经模型与优化问题,使其具备从语言理解到图像处理广泛的应用潜力。行业内也正通过数字孪生技术完善硬件调优,缩短研发周期,推动技术商业化进程。 综上所述,类比光学计算机的出现为解决人工智能推理和组合优化中的能耗及速度瓶颈提供了革命性方案。它打破了传统数字计算架构限制,利用光与模拟电子的优势,实现了高并行、低延迟与强鲁棒性的计算平台。
随着技术的不断成熟和规模化推进,AOC有望成为推动下一代智能系统及工业优化应用的重要基石,赋能绿色、可持续的未来计算新时代。 。
