随着人工智能技术的快速发展,以及组合优化在科学研究和工业应用中的广泛需求,传统数字计算面临着能耗与计算效率的双重挑战。类比光学计算机作为一种新兴的非传统计算平台,利用光学与模拟电子学的深度结合,实现了高效的人工智能推理和组合优化加速,展现出巨大的应用潜力和前景。 类比光学计算机本质上是一种融合了模拟电子学和三维光学技术的混合计算系统。它通过一个实现固定点搜索的反馈环路,将光学域的矩阵向量乘法与模拟电子域的非线性运算、差分运算及退火过程结合起来,无需依赖高耗能的数字模拟转换过程。此设计不仅显著提升了计算速度,还大幅增强了系统对模拟噪声的鲁棒性。固定点搜索的迭代方式使系统能够自然收敛到问题的解,适用于复杂的神经网络推理和组合优化问题。
在人工智能推理方面,类比光学计算机特别适合基于平衡状态模型的神经网络推理。这类神经网络通过自循环递归方式,迭代地将隐藏状态更新至固定点,代表最终的模型输出。相比传统的前馈网络,这种网络具备动态推理深度和更强的推理能力,从而在处理复杂任务和泛化能力方面表现优异。类比光学计算机利用其高速涨落时间(约20纳秒)完成每次迭代,显著加快了平衡模型的推理过程。实验中,该系统成功应用于手写数字识别(MNIST)和时尚物品分类(Fashion-MNIST)任务,并实现了非线性回归,展现出良好的推理精度和稳定性。 在组合优化领域,类比光学计算机支持一种被称为二次无约束混合优化(QUMO)的广泛数学建模方法。
该方法兼容二进制与连续变量,能够有效表达实际中复杂的工业与金融优化问题,包括诸如医疗图像重建和金融交易清算等应用。系统通过多次迭代和变量块坐标下降方法,将高维复杂问题分解为多个子问题,并在光学计算机硬件上并行求解,显著提高了求解速度和能效,与当前商业软件相比最快可实现上千倍的速度提升。 硬件方面,类比光学计算机的核心部件包括微型LED阵列作为光源,空间光调制器(SLM)存储权重矩阵,和光电探测器阵列完成光学信号的集合与转换。微型LED将神经网络激活或优化变量编码为光强,SLM通过光学调制实现与输入信号的矩阵乘法,而光电探测器则将光信号转回模拟电信号。所有非线性变换、加减运算和退火过程均由模拟电子电路执行。采用三维光学设计有效实现了光的扇出与扇入,极大提升了矩阵乘法规模和并行效率。
当前的实验装置支持16维状态向量,约256个权重的模拟推理能力,并通过时间复用技术扩展到超过4000权重。数字孪生仿真模型(AOC-DT)精确模拟硬件行为,误差控制在1%以内,为数字训练与模拟推理的无缝迁移提供了可靠基础。硬件在固定点收敛过程中,每个输入大约需9次迭代,实际运算时间不到200纳秒,但为了确保信号稳定,通常采样窗口约为6.4微秒。分类任务对噪声容忍度较高,而回归任务因对精度要求更严,需要通过多次重复运行取平均来缓解噪声影响。 类比光学计算机相比传统数字加速器,体现出多重优势。它消除了频繁的模数转换开销,打破了冯·诺依曼架构中计算与存储分离造成的数据瓶颈,实现了内存计算的一体化。
光学域矩阵运算天然并行且延迟极低,模拟电子学实现非线性函数等操作,整体功耗极低,计算能效预计可达到500 TOPS/W,比当前顶尖GPU高出百倍以上。这一能效提升对于推动绿色低碳智能计算具有重要意义。 此外,系统采用成熟消费级元件制造,如微型LED和液晶空间光调制器,具备良好规模化生产潜力。未来通过集成三维光学与模拟电子学模块,可望构建包含数十至数百个子模块的光电子三维网络,支持亿级至十亿级权重规模的推理与优化任务,满足医疗影像、金融风控、大规模语言模型等领域的实际需求。 针对类比光学计算机的应用开发,目前已通过四个案例展示其实力。首先,图像分类任务证明了该系统支持非线性、多层递归神经网络,实现超越线性分类器的精度表现。
其次,非线性回归实验表明其可拟合复杂函数,如高斯与正弦曲线,具备连续数值输出能力。第三,医学图像重建借助QUMO模型成功将压缩感知方法中的稀疏性约束纳入优化过程,实现远超传统ℓ1范数正则化精度的成像效果。最后,金融交易清算问题通过有效变量分块及退火方法,实现了优化的全局最优解,较传统离散规划方案提高效率和求解质量。 面对未来,类比光学计算机发展依然需克服多项挑战。包括提高硬件集成度、降低误差率、完善系统控制机制以及拓展模型支持范围。同时,如何将光电子硬件与数字训练流程深度结合,实现训练推理协同优化,也是一项亟待解决的核心问题。
然而,由于其在能效和速度上的独特优势,以及天然适合迭代推理和高维优化问题的本质特征,类比光学计算机具备成为新一代人工智能硬件平台的潜力。 从广义视角看,光学计算正重新成为推动计算架构创新的关键力量。随着半导体工艺接近物理极限,混合光电子系统提供了一条突破传统摩尔定律限制的可行路径。类比光学计算机通过敢于融合模拟与光学的优势,不仅响应了数字计算增长的能源压力,也拓展了算法设计的自由度,有助于催生更高效、更智能的计算范式。 总结来看,类比光学计算机是一项引领人工智能推理与组合优化变革的重要技术。其独特的固定点迭代模型,通过光学加速矩阵运算和模拟电子非线性操作,实现高效、低能耗的智能计算。
凭借模块化设计和成熟制造体系,未来可实现大规模推广应用,助力医疗影像改善、金融风险管理及复杂科学计算。随着技术不断成熟,类比光学计算机将成为推动可持续智能发展的重要基石,开启高效计算的新纪元。 。
