随着人工智能和组合优化的不断发展,计算能力的需求急速攀升,传统数字计算架构的能耗和延迟问题愈发凸显,成为制约技术进步的瓶颈。面对这一挑战,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)借助模拟电子技术与三维光学的融合,为高效处理AI推理和组合优化问题开辟了新的技术路径。它通过快速的定点搜索算法,规避了传统设备中频繁且耗能的数字转换,极大提升了计算效率和抗噪性能。模拟光学计算机的核心优势在于其统一的迭代定点搜索机制,该机制不仅适用于深度平衡网络这类计算密集型的神经模型,还为包括二进制和连续变量的混合优化问题提供了先进的梯度下降解决方案。硬件架构方面,AOC利用微型LED阵列作为光源,输出表示神经网络激活或优化变量的光强。空间光调制器(SLM)承担权重矩阵的光学乘法处理,然后由光电探测器接收并转换成模拟电信号,模拟电子部分则执行非线性函数、减法和退火等运算。
整个计算在光学和模拟电子领域交替进行,完成多次迭代直至收敛至定点状态。相比传统混合架构,AOC抹去了数字与模拟间高耗能转换的痛点,实现了计算与存储的紧密融合,极大缓解了存储墙效应。其采用三维光学设计,有效利用光的空间发散和汇聚特点,支持更大规模矩阵-向量乘法的并行处理,具备天然的扩展性。对人工智能推理任务,AOC优先支持深度平衡网络等基于定点求解的迭代模型,这些模型以递归方式实行推理,适应动态推理时间,具备更强的通用性和泛化能力。通过数字孪生技术(AOC-DT)对硬件性能进行仿真和校准,确保训练好的模型可以无缝部署至模拟光学计算机,实现高精度推理。实际应用中,AOC成功完成了包括MNIST和Fashion-MNIST图像分类在内的多个推理任务,并支持高精度的非线性回归,展现出其对模拟噪声的良好容忍度与稳定性。
在组合优化领域,AOC能高效解决混合二进制与连续变量的二次无约束混合优化(QUMO)问题。通过将实际问题巧妙映射为QUMO形式,AOC在医疗影像重建和金融交易结算等复杂场景中表现出色。例如,针对磁共振成像(MRI)的压缩感知重建,AOC实现了基于"ℓ0-范数"稀疏性惩罚的高质量影像恢复,突破了传统凸优化方法的局限。在金融领域,AOC针对复杂的交易结算场景,利用QUMO格式和分块坐标下降算法,帮助解决数十变量的优化实例,有效提升交易处理效率并保证最优解的发现。通过对多个公开优化基准问题的测试,AOC数字孪生展示出相较于商业优化器(如Gurobi)多达三数量级的速度优势,且在部分高约束实例中创造了新的最优解。这既证明了AOC在组合优化的实用性,也彰显了其未来作为工业级求解器的潜力。
当前的AOC硬件依托成熟的消费级光学和电子技术,具备良好的制造基础。随着集成模拟电子与三维光学技术的进一步发展,未来AOC预计将大规模扩展到上亿乃至数十亿权重规模,满足大规模AI模型和复杂优化任务需求。其模块化设计允许多个光学计算单元协同工作,利用三维空间实现数据传输与计算资源的高效布局,突破传统平面光学架构中受限的芯片尺寸与路径匹配问题。预计在8位权重精度下,AOC每瓦功耗可实现超过500万亿次操作,远超现有主流GPU,彰显其对能源可持续性的贡献。模拟光学计算机带来了计算范式的根本转变,是继数字计算之外的有力补充。它通过高度协同的软硬件共设计,满足了AI和组合优化领域日益增长的性能与能效需求。
展望未来,AOC不仅具备推动AI模型推理向更深层次递归和动态计算演进的能力,也为应对现实世界中复杂、大规模的优化难题提供了坚实的基础。随着技术的成熟与产业链的完善,模拟光学计算机有望成为人工智能和运筹优化领域的关键驱动力,助力构建一个节能高效、可持续发展的智能未来。 。
