人工智能的飞速发展带来了前所未有的计算需求,尤其是在推理算法和组合优化领域,传统数字计算架构正面临着能源消耗激增和计算效率瓶颈的严峻挑战。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,下称AOC)作为一种创新的计算平台,利用光的并行传输和模拟电子运算的协同优势,正在引领计算硬件的新时代。结合光学矩阵运算与模拟非线性处理,AOC实现了在无需频繁数字转换的条件下快速完成复杂任务,这不仅显著提升了计算速度,更大幅节约了能耗,彰显出其在人工智能推理和组合优化中的独特价值。模拟光学计算机的核心创新之一是采用了一种快速的定点搜索算法,它能够直接在模拟域中进行迭代计算,避免了传统混合架构中高能耗、延时较长的数字转换过程。该方法的优势体现在其能够极大地提升对模拟噪声的鲁棒性,确保在多次迭代中系统收敛至稳定的定点解,从而保障了计算精度和结果的可靠性。AOC硬件架构以三维光学系统配合模拟电子部件为基础,其中微型发光二极管(microLED)阵列用来承载输入向量的信息,空间光调制器(SLM)承担权重矩阵的物理存储和映射,而光电探测器阵列则将光信号转换为模拟电压,供后端电子电路做非线性变换与迭代运算。
整个计算过程形成光电交替的反馈闭环,每次迭代仅耗时约20纳秒,体现出极高的运算带宽与响应速度。人工智能领域中,尤其是平衡点网络(Equilibrium Models)与能量模型,十分契合AOC的定点迭代特性。这类模型通过自反馈机制动态寻求输入数据的稳定状态,具备递归推理能力和动态计算深度,适用于语言理解、视觉处理等复杂任务。AOC不仅能有效实现这一动态深度的推理过程,还通过其天然的噪声抑制优势,提高了模型在现实环境中的泛化能力和鲁棒性。针对机器学习推理问题,AOC硬件配合数字孪生模型(Digital Twin)进行训练与参数调优,实现了对手写数字识别(如MNIST及Fashion-MNIST数据集)和非线性回归任务的高效处理。实验结果显示,AOC在有限硬件资源下,完成了256权重级别的模型推理,且通过时间复用技术,成功扩展至4096权重,准确率和误差均接近传统数字实现,表明其在实际应用中的巨大潜力。
组合优化是计算机科学中的经典难题,涉及大规模变量之间的复杂关系和约束。AOC独特地支持了二次无约束混合优化(QUMO)问题的全模拟求解,使得包含二进制与连续变量的实际优化问题能在其上得以高效实现。相较于传统的二次无约束二进制优化(QUBO)仅能处理单纯二进制变量,QUMO的灵活性极大提升了平台应对现实约束的能力,同时降低了问题映射的复杂度和求解的中间开销。医疗领域中,磁共振成像的加速与优化重构是关键难点。利用AOC对Shepp-Logan幻影图像线条的压缩感知重建实验,突破性地通过QUMO问题,整合真实采样与信号稀疏性约束,实现了精确度显著优于仅基于数据保真项的结果。更进一步,通过数字孪生模拟了规模超过20万个变量的脑部MRI扫描重建,为未来医疗成像设备的高效能设计提供理论与技术基础。
金融领域的交易结算问题同样受益于AOC的模拟计算优势。交易结算关乎数以万计证券与支付的配对优化,复杂的约束与巨大的数据规模带来了传统算法难以承载的计算压力。AOC将现实中的线性不等式约束转化为含连续松弛变量的QUMO问题,并结合区块坐标下降法(BCD)策略,成功解决多方多资产多交易的高维实例,在少数迭代间便实现了全局最优解,远超当前量子硬件和部分主流算法的稳定性与效率。为全面验证AOC的优化潜力,研究团队开展了包括16变量、8位精度的合成QUMO与QUBO实例测试,表现出超过95%的目标接近率及100%的全优解覆盖率。此外,借助数字孪生技术,对国际权威的QPLIB复杂基准集合中的困难问题进行了深入尝试,结果显示AOC在求解速度上最高比商业求解器快1000倍,并针对部分极难实例发现了新的优异解,进一步印证了该平台作为尖端优化计算工具的实力。展望未来,模拟光学计算机具备通过模块化拓扑结构进行多模块并行扩展的天然优势。
以空间光调制器4百万像素级别的成熟技术为基础,单模块可支持千万级权重的矩阵乘法。若结合高度集成的模拟电子元件,组合多个光学模块并通过三维光学路径相互连接,将实现上亿权重规模的机器学习模型与超大规模优化问题处理,使其在实际工业与科学领域中拥有广泛应用前景。同当前最先进数字图形处理单元(GPU)相比,模拟光学计算机预计可达500TOPS/W的功耗效率,约为主流GPU的百倍,代表未来可持续计算发展的重要方向。除了硬件层面的突破,AOC作为硬件与算法协同设计(co-design)的典范,其定点搜索迭代抽象为硬件运算提供了理论支撑,同步推动了基于深度平衡网络的机器学习模型及混合二次优化算法的发展。这种协同演化有望引领下一代人工智能计算架构,实现从理论算法到硬件系统的同步优化和进化。综合来看,模拟光学计算机以其光电混合的创新架构和定点搜索算法,实现了人工智能推理和组合优化任务的统一加速,具备快速响应、高精度及极致能效等优点。
随着技术的进一步成熟和系统集成度的提升,其在医疗影像、金融决策、语言理解及智能控制等领域的广泛落地,必将助力构建高效、绿色且智能的未来计算生态。 。
