随着人工智能和组合优化技术在科学研究和工业领域的广泛应用,计算需求不断攀升,传统数字计算面临着能耗高和效率瓶颈的双重挑战。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种创新的计算平台,通过结合模拟电子学与三维光学技术,展现了在AI推理和组合优化领域的巨大潜力,成为推动未来计算技术变革的重要力量。 数字计算体系的局限性日益凸显。尽管数字硬件在过去几十年间取得了显著进展,但随着人工智能模型规模迅速扩张,计算资源和能源消耗成成本与可持续发展的主要障碍。模拟计算以其天然并行和能量效率优势,成为有力的替代方案,尤其是在矩阵乘法与非线性运算等核心计算任务中,模拟光学计算机凭借其光子传播的特性,高效地实现了大规模矩阵向量乘法,显著减少了计算延迟和能耗。 AOC的核心创新在于其固定点搜索算法,避免了传统数字计算中频繁且昂贵的模拟-数字转换。
这种基于反馈回路的迭代方法允许系统在连续时间中平滑更新状态向量,同时结合光学模块和模拟电子模块执行线性及非线性算子。光学部分负责高效的矩阵乘法,借助微型发光二极管阵列(microLEDs)编码激活向量,以及空间光调制器(SLM)作为权重存储和调制介质,实现光强度的加权和累加。随后,光信号通过光电探测器转换到电子信号域,模拟电子电路执行非线性函数如双曲正切(tanh)、加法、减法以及退火与动量调节,保障算法收敛稳定和抗噪声能力。 这种硬件设计赋予了AOC平台显著的扩展性和适应多种计算任务的灵活性。通过固定点迭代抽象,AOC融合了机器学习推理和组合优化两大计算范式,实现了广泛应用的统一硬件加速。对于神经网络推理,尤其是基于平衡模型(Equilibrium Models)如深度平衡网络,AOC能够直观高效地执行递归推理和动态推理深度调整,提升泛化能力和推理灵活性。
除此之外,组合优化问题如混合二进制和连续变量的二次优化(QUMO),在医疗图像重建及金融交易清算等实际场景中,通过AOC平台获得了高精度和快速收敛的优化解。 医疗影像重建领域是AOC的典型应用实践之一。采用压缩感知技术,传统算法在加速成像过程中面临稀疏表示和非凸优化的挑战。借助AOC,研究人员将原始的 t\(\ell_0\) -范数问题转化为QUMO优化,利用模拟硬件的固定点搜索,有效解决了高维非凸优化问题,实现了图像高质量重建,占用更少采样数据,显著减少成像时间。这不仅提升了患者就诊体验,也降低了医疗设备的运行成本。 金融行业中,数据密集且约束复杂的交易清算问题同样得益于AOC的创新能力。
通过将交易优化问题形式化为QUMO,AOC在多变量、大规模问题上实现了近乎实时的优化求解,促使交易清算系统更加高效与安全。与传统数字求解器相比,AOC展示了百倍以上的速度优势和更低的能耗,具备强大的商业化应用潜力。 从硬件实现层面来看,AOC采用成熟的消费级光电子元件,有效整合了微型LED阵列、空间光调制器和高带宽光电探测器,以及专门设计的模拟电子电路。三维光学设计极大提升了光的汇聚与分布效率,突破了平面光学架构的面积及散热限制,使得系统在矩阵维度和变量数量扩展方面拥有良好前景。模拟电子电路巧妙地实现了多种计算单元的交互与动态调控,保障了整个闭环系统的稳定性和高速度响应,迭代周期短至20纳秒级,允许高速采样与快速收敛。 软件与算法层面,AOC配套开发的数字孪生模型(Digital Twin)精确模拟硬件特性,实现了硬件与算法的协同优化。
通过数字孪生的训练,神经网络平衡模型权重能够直接映射到硬件,保证硬件推理准确无误。此外,优化算法基于带退火与动量的迭代公式,增强全局搜索性能与收敛速度,适应复杂非凸目标函数和约束条件。该平台支持多种应用场景,从图像识别、非线性回归到工业优化均取得了成功验证,显示出优越的泛用性能。 在人工智能推理领域,AOC实现了对包括经典Hopfield网络和深度平衡网络等多种自递归模型的加速。模拟光学计算环境中,隐藏状态通过光、电循环迭代更新,强化记忆与推理能力,提升模型在分布外数据上的泛化表现。实验数据显示,AOC运行的深度平衡网络在MNIST和Fashion-MNIST数据集上的准确率优于普通线性分类器,并保持接近数字模拟的性能优势。
更重要的是,通过时间复用技术,系统能够扩展支持高达4096权重的大规模模型,为后续深度学习模型的硬件落地提供可行路径。 噪声容忍性是模拟计算的核心难点。AOC通过固定点迭代和退火机制,自然具有吸引子性质,能够克服模拟噪声并快速稳定趋近目标状态。这种与模拟硬件耦合的计算抽象,为确保推理与优化结果提供了有效保障,使得AOC能够在实际复杂环境中稳定工作,进一步推动模拟计算平台的实用化进程。 面向未来,AOC具备良好的可扩展性。通过模块化设计,多个光学计算单元可协同构成大型矩阵计算集群,实现对数亿乃至数十亿权重规模模型的支持。
精细的三维光学布局和微电子集成方案将进一步优化系统体积和能耗,使其适应云端或边缘计算环境中的多样需求。预计在不远的将来,AOC将成为绿色高性能计算的重要支柱,助力实现人工智能与组合优化的可持续发展目标。 总结来看,模拟光学计算机作为新兴计算范式,突破了传统数字硬件的能耗和架构瓶颈。它以独特的光电子协同设计和固定点迭代计算框架,攫取了人工智能推理与组合优化的共性,打造了高效、可扩展且鲁棒的硬件平台。在医疗图像、金融清算及通用机器学习任务上的成功实践,昭示了AOC技术的广泛应用潜力。立足当前技术优势,未来随着元件微型化、集成化和算法持续优化,模拟光学计算机必将引领计算领域进入一个高效环保的新纪元,成为支撑智能时代计算需求的中坚力量。
。
