随着人工智能和大数据时代的迅猛发展,传统数字计算面临着前所未有的能耗和性能瓶颈。尤其是在深度学习推理和组合优化问题中,计算资源消耗巨大,限制了应用的扩展和效率提升。为此,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种融合三维光学技术与模拟电子学的颠覆性计算平台应运而生,为解决上述难题提供了创新路径。模拟光学计算机通过跨域协同,实现了对AI推理和复杂优化问题的加速处理,展现出卓越的能效和计算性能,有望在未来推动可持续计算的发展。传统计算架构主要依赖数字信号处理,将数据在计算单元与存储单元之间频繁传输,形成了典型的冯·诺依曼瓶颈。此外,数字转换带来的高能耗和延迟成为大规模神经网络推理的主要障碍。
相比之下,模拟光学计算机摒弃了频繁的数字转换,采用光信号携带数据,通过空间光调制器(Spatial Light Modulator,SLM)实现矩阵与向量的并行光学乘积运算,其光学域的高速并行性极大提升了计算效率。同时,模拟电子电路负责非线性激活、状态更新以及退火过程,保证整体计算的连续性与稳定性。这种光电子混合的架构不仅缩短了计算路径,还天然具备高容错性,能够有效应对模拟信号中的噪声,提升设备鲁棒性。模拟光学计算机的核心创新在于基于定点搜索的算法抽象。该算法通过迭代更新状态向量,逼近问题的稳定解,实现了机器学习推理与组合优化问题的统一求解框架。在AI推理中,尤其适合执行深度平衡模型(Deep Equilibrium Models)等基于定点的神经网络结构。
与传统深度神经网络固定层数不同,深度平衡模型以递归方式迭代至收敛定点,从而实现更强大的推理能力和泛化表现。而对于优化任务,模拟光学计算机支持的二次无约束混合优化(Quadratic Unconstrained Mixed Optimization,QUMO)模型涵盖了广泛的实际应用场景,包括带有二进制和连续变量的复杂问题。这一融合了正负权重、二进制与连续变量的优化模型,极大扩展了组合优化的表达能力,优于传统的二次无约束二进制优化(QUBO)模型。模拟光学计算机在硬件实现方面,采用了由多达数百万像素的空间光调制器和微型LED阵列组成的光学矩阵乘法单元,再通过高灵敏度光电探测器转换为电信号,最后由模拟电子电路完成非线性运算和状态更新。光学通道的三维设计使得光路的扩展和信号的扇入扇出极为高效,支持更大规模的矩阵向量乘法。硬件架构无需数字转换即可实现数百到数千万权重的计算规模,部分模块已实现16变量的全模拟迭代计算,并通过分块与时间复用技术支持数千权重。
通过模拟电子与光学元件的成熟加工工艺,整体系统具备良好的可扩展性与稳定性。实际应用案例充分展现了模拟光学计算机的性能与潜力。在机器学习领域,硬件支持的定点迭代模型成功完成了MNIST和Fashion-MNIST图像分类任务,准确率与数字模拟结果高度一致,还能胜任非线性回归等连续输出问题。模拟光学计算机的迭代推理能力使其在处理递归神经网络模型及复杂推理任务中具有显著优势。此外,在组合优化领域,模拟光学计算机通过计算QUMO模型,成功解决了医疗影像重建和金融交易结算等实际问题。借助分块坐标下降(Block Coordinate Descent)算法,系统将大规模优化问题划分为多个小子问题实现逐步求解,表现出高效且稳定的求解能力。
特别是在真实的医疗图像重建任务中,模拟光学计算机能够在较少采样数据条件下恢复高质量图像,推动医疗成像技术的进步。在金融交易结算应用中,该系统优化了证券交易的批量处理过程,提升结算效率,实现了商业级别的解决方案。对比现有顶尖优化软件,模拟光学计算机的数字孪生模拟器(Digital Twin)显示出可观的速度优势,部分问题达到或超越最优解,显示出该平台处理复杂组合优化问题的巨大潜力。这种模拟光学计算机的全模拟运行模式,避免了大量昂贵的数字模拟计算与转换延迟,实现了近实时的运算速度,每次迭代能在约20纳秒内完成,能耗远低于传统GPU等数字硬件。采用的模块化设计支持使用多个光学计算单元并联构建更大规模系统,预计在8位精度下性能可达每瓦特数百TOPS,比当前主流数字加速器高出百倍。除硬件架构和算法优势外,模拟光学计算机还展现了强大的噪声鲁棒性,完美适应模拟计算中不可避免的硬件不确定性。
定点迭代方式使系统状态自然趋向稳定点,降低扰动影响,保证收敛性和性能可靠性。该技术的数字孪生模拟器精准再现了从硬件非理想性到噪声效应的各环节,支持高效的模型训练和仿真,为复杂问题的推广应用提供坚实支持。展望未来,模拟光学计算机有望通过紧密结合集成模拟电子和三维光学器件,在实现千亿参数规模的AI模型推理和大规模组合优化时,达到空前的速度与能效平衡,成为可持续人工智能发展的关键驱动力。进一步的硬件集成与光学模块微型化将带来更高的系统密度与灵活性,多样化模型支持和算法创新也将丰富其应用场景。从感知智能、医疗成像到金融风险管理,模拟光学计算机正在成为连接未来智能与高效计算的桥梁。综上所述,模拟光学计算机通过创新的光电子混合架构和定点搜索算法,打破了传统数字计算的性能瓶颈,极大提升了人工智能推理与组合优化的效率与可扩展性。
其独特的技术优势为处理复杂、高维度模型和优化问题提供了强有力的支持。随着相关技术的成熟和产业化进程的推进,模拟光学计算机必将在人工智能新时代发挥重要作用,为实现绿色、智能化的未来计算画下浓重一笔。 。
