随着人工智能技术的迅猛发展,AI模型对计算资源和能效的需求急剧增长,传统数字计算平台面临着功耗高、延迟大和计算瓶颈等挑战。为此,业界开始不断探索替代方案,其中模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)凭借其独特的光学与模拟电子技术融合优势,在AI推理和组合优化领域展现出令人瞩目的前景。模拟光学计算机作为一种新型的非传统计算平台,通过采集三维光学技术与模拟电子反馈机制,彻底革新了复杂计算任务的处理方式,突破了数字计算的能耗与速度限制。相比于现有依赖数字转换和频繁离散计算的计算体系,AOC通过固定点搜索的全模拟迭代方法,无需数字转换,显著提高了计算效率,并提升了对模拟噪声的鲁棒性。模拟光学计算机的硬件核心由多层次设计组成,其中微型LED阵列作为光强信号源,空间光调制器(SLM)实现权重存储与矩阵乘法操作,光电探测器将光学信号转换为电信号,最终通过模拟电子模块完成非线性激活、加减法及退火处理。其充分利用三维光学结构实现光信号的高效扇入与扇出,克服传统平面光学架构因面积限制导致的扩展瓶颈。
在固定点迭代算法驱动下,AOC采用连续的光电反馈循环,每次迭代约为20纳秒,逐步收敛到代表神经网络推理或优化问题解的稳定点。算法层面,模拟光学计算机将机器学习推理与二次非约束混合优化(QUMO)统一建模为固定点搜索问题,使得复杂的递归神经网络和平滑连续与二进制混合优化均可在同一硬件平台上高效执行。针对AI推理应用,AOC特别适合运行深度平衡网络和能量模型等新兴的迭代推理模型,这类模型依赖自递归结构,具备动态深度和较强的推理能力,在数字平台上通常计算成本高昂。通过在AOC上实现这些模型,推理速度显著提升,同时增强了对输入扰动和硬件噪声的容忍度。实验中,AOC成功完成了MNIST和Fashion-MNIST图像分类任务及非线性回归任务,展示其卓越的推理能力和精度。为弥补硬件支持模型规模的限制,团队创新性地提出时间复用策略,将大规模模型拆分为多个小型独立子模型,依次迭代推理,兼顾了模型复杂度和硬件实现性。
非线性回归任务则具体展现了AOC在连续输出建模上的潜力,即便模拟电路本质噪声较大,依托固定点吸引子特性确保了预测的稳定性与准确性。组合优化方面,AOC采用了更具表达力的QUMO问题形式,支持同时处理连续和二进制变量,极大拓展了实际问题的映射范围。相较标准的QUBO,QUMO在约束表示上更为简洁高效,特别适合处理线性不等式约束问题。医疗图像重构作为典型应用案例,团队利用AOC硬件实现了压缩感知算法中基于"0范数"的稀疏重构,这一经典问题长期被计算难题所困扰。通过块坐标下降方法与硬件迭代求解的结合,AOC不仅实现了高质量图像重建,还降低了采样需求,有望大幅缩短核磁共振(MRI)扫描时间,提升患者体验。在金融领域的交易结算问题上,AOC通过高效地解决事务矛盾冲突最大化目标,将数十至上百变量转化为QUMO实例,实现了实际场景下的最优交易批量匹配,比较优势明显,成功克服了传统线性规划方法和部分量子硬件的局限。
性能评估方面,AOC展示了在具有挑战性的合成QUMO和QUBO问题上的卓越表现,解决方案质量逼近或达到最优,且采样次数远低于常规启发式算法。在权威的QPLIB基准测试中,基于AOC数字孪生模型的软件近似器比著名的Gurobi优化器速度快三个数量级,显著缩短了解题时间。硬件设计立足于消费级组件,充分利用现有成熟制造工艺,微型LED、SLM与光电探测器标准件均具备较高产业稳定性。规模化发展规划中,团队提出通过模块化堆叠方式,利用三维光学空间优势实现上亿权重矩阵乘法的并行计算。在功耗与性能比方面,AOC预计可达到500TOPS/W的系统效率,远超目前主流GPU约百倍,推动AI计算迈向更加节能可持续的新时代。未来发展中,模拟光学计算机将深入耦合光学与模拟电子技术,丰富非线性算子支持,提升系统集成度,并进一步缩短信号往返延时。
此平台的固定点算法抽象为硬件和应用开发提供统一范式,促进了软硬协同演进的良性循环。随着模型规模及复杂度提升,AOC有望广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、科学计算以及金融优化等多个领域。总结来看,模拟光学计算机通过融合光学并行运算与模拟反馈机制,突破了传统数字计算的性能瓶颈和能效限制,成为未来人工智能推理和组合优化计算的新兴利器。其独特的固定点搜索算法不仅促成了混合连续与离散变量问题的高效求解,更体现了模拟计算的固有噪声容忍优势,为大规模神经网络和复杂优化问题提供了高性能、绿色化的解决方案。伴随着硬件集成和算法创新的不断推进,模拟光学计算机预计将在未来十年引领人工智能计算平台的革命性变革。 。
