在数字时代,人工智能(AI)和组合优化不断推动科学和产业的进步,但同时也带来了极高的计算能耗与延迟问题,制约着技术的可持续发展。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种融合了模拟电子与三维光学技术的非传统计算平台,提出了革新性的解决方案,兼顾了AI推理与组合优化任务的加速,展现出了极为广阔的应用潜力。 模拟光学计算机的核心优势在于其全模拟架构和固定点搜索(fixed-point search)机制,在无需频繁数字转换的情况下,实现了对高维矩阵运算的极大加速。其硬件设计结合了微型发光二极管阵列(microLED)、空间光调制器(Spatial Light Modulator,SLM)以及光电探测器阵列,通过光学域对矩阵向量乘法进行高效并行处理,利用电子模拟电路完成非线性处理、差分运算和退火调节等步骤,从而在每个约20纳秒的迭代周期内,快速逼近目标固定点。 传统计算架构往往面临"冯·诺依曼瓶颈",即存储与计算单元分离导致大量数据移动与能耗。相比之下,AOC将计算与存储有效融合,绕开了这一瓶颈。
其三维光学设计通过巧妙的扇入扇出光路结构,实现了大规模矩阵乘法的并行运算能力,且微型LED使用非相干光源,降低了对光路相干性的苛刻要求,提升了制造和集成的可行性。 更重要的是,AOC以固定点迭代作为统一抽象,优雅地处理了机器学习中的平衡模型(equilibrium models)和组合优化中的二次无约束混合优化问题(Quadratic Unconstrained Mixed Optimization,QUMO)。固定点搜索兼具计算密集和抗噪声的特性,适合模拟硬件实现。通过这种机制,AOC能够高效推理具备递归推理潜力的神经网络,同时解决含连续与二元变量的大规模组合优化问题。 在机器学习领域,AOC专注于迭代平衡模型的推理过程,如深度平衡网络(Deep Equilibrium Networks)和现代变体,能够在动态深度和递归推理能力上超越传统的前馈网络。这类模型虽然在数字平台普遍计算耗时较长,但其固定点本质使得AOC能够在模拟光学硬件上高效实现。
经过数字孪生(Digital Twin)训练,模型权重被编码为9位量化,映射到空间光调制器中进行光学矩阵运算,成功完成图像分类与非线性回归任务,表现出较高的准确率与泛化能力。 具体来看,AOC在MNIST和Fashion-MNIST这两大手写数字与服饰图像数据集上实现了对比传统线性分类器和前馈神经网络稍优的分类效果。更具挑战性的非线性回归任务中,AOC在拟合高斯函数和正弦函数曲线时展现了良好的稳定性和误差控制。设备实现迭代约九次即可达到稳态,单次推理耗时不到200纳秒,采样窗口更多用于稳定性处理,仍远快于许多数字计算方案。 AOC的硬件设计充分考虑噪声鲁棒性。平衡模型迭代推理伴随吸引态特性,有效减弱模拟噪声对计算准确度的影响。
这使得AOC能够在模拟环境下保持性能稳定,尤其对于复杂的非线性任务和实际应用尤为重要。 组合优化方面,AOC展现了跨领域的强大适用性。QUMO问题将传统的二进制优化扩展至混合二元和连续变量,增强了问题表达能力,适合更多现实优化挑战。相较经典的QUBO(Quadratic Unconstrained Binary Optimization),QUMO通过引入连续变量和松弛参数显著减少了约束映射开销,降低了硬件负担。 医学图像重建是展示AOC优化能力的典型案例。以压缩感知为基础,AOC成功实现了利用原始ℓ₀范数正则化的图像重建,突破传统凸优化对ℓ₁范数的依赖。
通过将磁共振成像采集过程和波长域重建映射为带二元稀疏变量和连续像素值的QUMO问题,AOC在无数字后处理的全模拟流程下,准确还原Shepp-Logan投影和真实脑部扫描片段,实现了显著降采样和扫描加速。 金融领域的交易结算问题同样得益于AOC的高效优化。作为NP难问题,涵盖大量交易方与资产约束,传统方法计算耗时长且难以满足实时需求。AOC将其转化为含不等式约束的QUMO实例,通过块坐标下降分解策略,迭代求解子问题,保证了对大规模复杂约束的良好适应性。硬件演示中小规模实例即可达到最优解,成功率超过60%,明显优于部分量子计算硬件表现。 此外,针对多样化合成QUMO和QUBO实例,AOC实现了在不到千次采样内达成95%以上目标值逼近的优异性能,体现了其硬件与算法协同设计的优势。
数字孪生仿真进一步验证了其在QPLIB等标准基准库上的竞争力,在部分最难问题中实现了比主流商业求解器高达三数量级的加速。 从规模扩展的角度看,AOC未来规划通过模块化结构实现百万级乃至亿级权重矩阵的处理。当前空间光调制器支持百万像素级别,结合集成驱动电路,可将单个模块尺寸压缩至数厘米级。三维光路设计利用垂直空间复用,实现扇入扇出光学计算的高密集度和可扩展性,显著优于传统平面光学阵列。此外,非相干光源进一步降低了制造难度与光路稳定性需求,加速了硬件大规模化进程。 预计在约100百万权重规模、配置几十至上千光学模块的系统中,AOC可以实现每瓦500兆亿次操作(TOPS/W)的能效,较最新GPU提升百倍以上,展现出突破当前数字计算瓶颈的能力。
如此高的计算效率和低能耗对于数据中心、边缘计算乃至嵌入式AI设备均有深远影响,助推实现绿色AI和可持续计算。 总结而言,模拟光学计算机代表了一种全新的计算范式,融合了模拟电子与先进光学技术,高效实现AI推理与组合优化。其独特的固定点迭代模型和硬件协同设计理念,既解决了数字转模拟过程中的能耗瓶颈,也消除了传统异构计算中应用场景与硬件不匹配的难题。未来,随着器件微缩与集成度提升,AOC有望覆盖从工业级大型AI模型训练推理,到金融与医疗复杂优化等多领域应用,成为推动人工智能和优化科学发展的战略性技术支柱。模拟光学计算机不仅预示着计算性能的跃升,更开辟了迈向可持续、高效智能计算新时代的前沿道路。 。
