随着人工智能技术的飞速发展与应用普及,传统数字计算架构在处理复杂推理和大规模优化问题时面临着巨大的能耗和效率瓶颈。数字计算虽然具备良好的通用性和成熟的生态系统,但随着模型规模和计算需求不断升高,能耗指数级增长,极大制约了未来AI创新的可持续发展。在这种背景下,模拟光学计算机作为一种新兴的计算范式应运而生,凭借其天然的并行计算能力和能耗优势,正成为跨越人工智能推理和组合优化难题的突破口。模拟光学计算机将模拟电子技术与三维光学相结合,实现无需数字转换的全模拟信号处理方式,为计算领域带来全新的可能。 模拟光学计算机架构的核心优势在于其独特的计算过程。通过将计算状态向量编码为微型发光二极管阵列(microLED)光强,结合空间光调制器(SLM)精确调控权重矩阵,系统以光信号的加权累积替代传统数字矩阵乘法,从而大幅减少能源消耗和延迟。
此外,模拟电子部分负责实现非线性变换、逐元素操作、信号叠加与差分运算。该混合反馈回路结构每次迭代循环耗时约20纳秒,高速处理矩阵向量乘积和复杂的非线性算子。通过持续迭代,系统寻找到稳定的固定点状态,实现神经网络推理或优化问题的解。 固定点搜索是模拟光学计算机赖以突破的数学基础。无论是深度平衡神经网络的推断,还是基于梯度下降的组合优化目标函数求解,二者都可以抽象为对特定迭代更新规则的固定点寻找。模拟光学计算机利用固定点吸引子的性质,天然具备抵御模拟噪声的能力,使得全模拟计算过程既快速又稳定。
其迭代更新采用指数退火机制、动量加速和非线性激活函数,根据特定任务调节参数,确保系统收敛且避免过早陷入局部最优。 在人工智能推理应用方面,模拟光学计算机特别适合处理具有递归结构和动态推理深度的平衡模型。平衡模型通过迭代推断网络隐状态,获得与递归神经网络相似甚至更强的表达能力,针对视觉、语言等多模态任务展现高级推理潜力。传统数字硬件在运行此类模型时常受内存瓶颈限制,且迭代效率受限,而模拟光学计算机将这些计算过程直接映射为硬件物理操作,大幅提升速度与能效。科研团队已在MNIST与Fashion-MNIST图像分类任务中,成功部署迭代平衡模型实现高准确率。同时,模拟光学计算机也展现了在连续变量非线性回归任务上的出色表现,克服了模拟噪声对连续值计算的挑战,实现了高精度重构。
组合优化方面,模拟光学计算机能够高效处理二次无约束混合优化(QUMO)问题,涵盖同时包含二进制和连续变量的复杂工业场景。QUMO作为标准的优化模型,因其对不等式约束的表达紧凑且变量占用小,优于传统的QUBO模型,因而更贴合现实工程需求。例如在医学成像的压缩感知应用中,通过QUMO形式建模MRI图像稀疏重构问题,模拟光学计算机能在存储和能耗极低的条件下实现原始理论难题的有效求解,从而减少成像时间提升患者体验。同样,金融领域的交易结算问题也能被转化为QUMO实例,模拟光学计算机在解决实际规模的交易优化问题中,不但达到了全局最优,同时表现出高效率和鲁棒性,超越量子计算机及传统启发式算法。 硬件设计层面,模拟光学计算机结合了微型LED阵列、液晶空间光调制器和高速光电探测器的成熟消费级技术,具备天然的可扩展性和成本优势。通过三维光学设计,解决了传统平面光学架构面积受限的问题,实现了光的高效三维扇出与扇入,更加适应大规模矩阵的并行计算。
模拟电子电路负责实现关键非线性、加减运算和动态调节控制,形成完善的闭环反馈系统。当前实验装置支持16变量实时计算,可通过时间复用技术扩展到4096权重规模,配合专门设计的软件数字孪生(digital twin)模型,达到硬件与软件高度一致的仿真和部署体验。未来随着模块化设计推广和集成电路与光学元件的深度融合,预计模块数量可以扩展至数百甚至数千,实现数亿级权重规模的光电子计算平台。 与传统GPU相比,模拟光学计算机拥有超过百倍的能效优势,尤其在执行计算密集型的深度平衡推理和优化迭代时表现突出。其能效指标达到500TOPS/瓦特,远超目前主流硬件架构,具备绿色计算和高性能计算双重属性。模拟光学计算机还有效绕过了数字计算中通用冯诺依曼架构所带来的内存壁垒,计算与存储紧密结合于物理层面,提高数据访问和处理效率。
模拟光学计算机的成功关键还在于硬件与算法的协同设计。通过固定点抽象,大幅缩小硬件设计与应用需求间的差距,使得各类神经网络模型及复杂组合优化问题得以统一求解。数字训练-模拟部署的设计思路,确保了训练过程的灵活且高质量,同时利用模拟硬件在推理阶段的高效率,兼顾实用和创新。此种协同进化为未来软硬件融合系统树立新典范。 面对未来,模拟光学计算机仍面临诸多挑战。硬件微缩设计、噪声进一步抑制、集成制造成本降低等方面均需技术突破。
此外,算法层面也需要持续优化固定点收敛速度、非线性函数设计及参数调度适配,以适应更大规模和更复杂任务需求。随着光电混合技术深度融合与产业链的成熟,预期模拟光学计算机将在AI推理和组合优化等多重领域发挥愈发重要的战略作用。 总的来看,模拟光学计算机代表了后冯诺依曼计算时代的创新方向,打破了数字计算对能效和速度的限制。它以光速并行和模拟连续信号处理为特性,为人工智能的复杂推理和现实世界的组合优化问题提供低能耗、高性能的硬件支撑。随着技术和应用的逐步成熟,模拟光学计算机不仅会推动科学研究范式转变,更将在医疗成像、金融风控、智能制造等行业掀起计算创新浪潮,引领未来计算领域的绿色革命。 。
