近年来,人工智能技术的迅猛发展极大推动了各行业的数字化转型,且在图像识别、自然语言处理和自动决策等领域展现出强大能力。然而,伴随着模型规模的不断扩大和推理复杂度的增加,传统数字计算架构面临着能源消耗攀升和计算瓶颈等严峻挑战。为了应对这一局面,研究者们开始探索类比计算的潜力,尤其是结合光学技术的类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC),为AI推理与组合优化带来了全新的思路和解决方案。类比光学计算机通过融合光学传播与模拟电子电路,直接在物理层面执行矩阵乘法与非线性操作,实现快速而节能的计算过程。这种架构不同于传统数字计算机的离散处理方式,利用模拟信号的连续性和光学信号的高度并行优势,显著提升计算效率和能耗表现。AOC的核心理念在于采用快速固定点搜索算法,避免了繁琐且高能耗的模数转换,同时通过三维光学设计实现高维度矩阵与向量的并行乘积,重点支持迭代式、计算密集型的神经网络推理和混合连续-离散变量的组合优化问题。
传统非数字计算平台通常专注于人工智能推理或者组合优化其中某一领域,且频繁依赖于数字-模拟转换,限制了整体效率和适用性。相比之下,类比光学计算机以其统一的固定点模型兼顾二者,弥合了应用与硬件之间的鸿沟。硬件设计方面,AOC系统配备了高密度微发光二极管阵列作为光源,将状态向量编码于光强中,通过液晶空间光调制器以矩阵权重调制入射光,接着由光电探测器阵列实现加权求和并转换至模拟电信号。非线性函数、残差连接及退火调节等运算在模拟电子电路中实现,保持信号连续流动,减少延迟和能耗。迭代计算使系统稳步向固定点收敛,最大限度地抑制模拟噪声影响,确保结果稳定高效。人工智能推理中,AOC特别适合执行基于均衡网络(equilibrium models)的任务。
均衡网络由于其自递归的结构,具备动态深度和推理能力,提升模型在分布外数据上的泛化表现。然而,数字实现往往计算繁重,AOC通过原生支持迭代固定点搜索,显著降低推理延迟,提供超过百倍于现有GPU的能效比。同时,AOC支持多层递归神经网络的时间多路复用,拓展可处理的模型规模,涵盖广泛分类和回归任务,包括图像识别和非线性函数拟合等。对于组合优化,AOC利用二次无约束混合优化(QUMO)模型,相较传统二次无约束二元优化(QUBO),QUMO能够同时承载连续与二进制变量,更灵活地描述真实世界的工业问题。医疗影像重建中,AOC能够解决稀疏信号恢复的经典难题,采用原生ℓ0范数的优化表达,突破传统数值计算难以触及的性能极限,有效减少MRI采集时间,提升患者体验。金融领域中,AOC应用于证券交易结算,成功高效解决多方交易中实现最大结算量的NP难优化,显著击败甚至部分超越传统商用求解器表现。
通过块坐标下降法分解大规模优化任务,AOC实现完全模拟求解,无需后期数字处理,展示其强大实用潜力。展望未来,AOC技术具备良好的可扩展性。借助现有微发光二极管、空间光调制器及模拟电子器件成熟的产业链,可组合成规模庞大的多模块三维光学网络,处理亿级甚至十亿级权重的机器学习和优化任务。三维光学设计及同步集成模拟电路解决了传统平面光学架构面积限制和光路匹配的难题,保障了模块化搭建和高带宽操作。能效方面,AOC预计能够实现每瓦500万亿次运算,比主流GPU高出两个数量级,标志着面向未来绿色计算时代的重要突破。同时,AOC的研究也激发了硬件与算法的协同设计趋势,通过针对固定点迭代模型的硬件专门优化,将促进机器学习模型和优化算法的新一轮创新。
总结来看,类比光学计算机以其创新融合的硬件架构和统一的算法抽象,突破了传统数字计算的瓶颈,为人工智能推理和组合优化指明了一条高效、低耗、可持续的发展路径。无论是在精准医疗、金融科技还是智能制造等领域,该技术均显示出极高的应用价值和广阔的前景,代表了未来计算范式革新的重要方向。随着相关工艺与理论的不断成熟,类比光学计算机有望成为推动人工智能和复杂优化问题高效解决的关键利器,为技术进步和社会发展注入强劲动力。 。
