随着人工智能技术的飞速发展和实际应用场景日益复杂,传统数字计算架构面临的能耗和性能瓶颈日益凸显。尤其是在AI推理和组合优化领域,对计算速度和能效的需求不断攀升,促使研究者寻找突破现有数字计算体系的创新方案。类比光学计算机应运而生,以其独特的利用光学和模拟电子技术的方式,展现出革命性的优势,成为推动可持续计算的重要力量。类比光学计算机是一种结合光学矩阵乘法和模拟电子非线性运算的混合计算平台。其核心理念在于通过光的强度编码状态向量,借助空间光调制器实现权重矩阵的调制,再利用光电探测器将信号转换回电子信号,从而在光学域高效完成矩阵向量乘法。随后,模拟电子电路完成非线性变换、加法、减法及模拟退火等操作,形成一个反馈回路,让系统迭代演化直至收敛至固定点。
这一固定点解不仅可用于神经网络推理,也可作为优化问题的求解结果。类比光学计算机摒弃了数字转换的频繁开销,避免了数字-模拟转换过程中的能量消耗和延迟,大幅提升了计算效率。得益于模拟反馈机制的固定点迭代特性,该系统展现出极强的抗噪声性,从而克服了传统模拟硬件噪声影响计算精度的难题。此外,该架构天然支持融合连续与二值变量的混合优化模型(QUMO),增加了现实世界优化问题的表述能力,超越了传统的QUBO模型。这种广泛适用的固定点抽象,真正实现了人工智能推理与组合优化两大工作负载的无缝统一加速,开创了同一硬件平台多领域应用的先河。类比光学计算机已在多个实际任务中展示了卓越表现,包括图像分类、非线性回归、医学图像重建和金融交易结算。
通过数字孪生模型(AOC-DT)实现训练与设计验证,其9位量化权重矩阵在硬件上实现,保证了训练及物理系统之间的高度一致。图像分类示例中,该系统在标准数据集如MNIST及Fashion-MNIST上实现了与数字模型媲美的准确率,且通过时间复用技术支持了超过4000个权重的模型推理。非线性回归任务则展现了模拟计算在连续输出领域的潜力,软硬件联合优化使得高维非线性映射的拟合成为可能。医学图像重建方面,利用稀疏采样理论结合QUMO优化模型在模拟硬件上的高效实现,实现了对Shepp-Logan幻影图像及实际脑部扫描图像的快速重建,明显优于仅依赖数据拟合项的传统方法。在金融领域,针对证券交易结算的优化问题,AOC同样展现出强大的求解能力。通过块坐标下降算法将大规模问题分解成适合当前硬件规模的子问题,AOC能够高效寻找全球最优交易清算方案,这一表现优于现有量子硬件在相同问题上的成功概率。
当前类比光学计算机硬件平台基于成熟的消费级光学和电子元件构建,采用三维光学技术突破了传统平面光学结构的面积限制,实现了矩阵乘法的高效三维扩展。矩阵权重映射至数百万像素级别空间光调制器,单个模块封装体积控制在数厘米量级,有望通过模组化架构扩展至数十亿权重规模。其基于微型LED阵列的光源发射宽带非相干光,简化了系统光路匹配要求,提高了制造的可行性与稳定性。集成模拟电子模块承担非线性及反馈调节,配合灵活的退火及动量参数调控,实现了复杂收敛行为的硬件实现。该平台计算速度受限于模拟-光学组件的带宽,一般可达数GHz,综合功耗显著低于主流GPU。理论性能指标显示,8位精度下,AOC可实现数百TOPS/W,最高效率超越数字GPU百倍,有望在大型人工智能和工业优化领域带来能源革命。
类比光学计算机的设计理念蕴含硬件与算法的共进策略。固定点模型抽象不仅适配了模拟硬件的物理特性,也契合了当前迭代神经平衡网络和混合优化方法的算法需求。这种协同设计贯穿模型训练、硬件实现与任务部署各阶段,促进了算法和架构的共同演进,避免了应用与硬件间的适配鸿沟。展望未来,类比光学计算机有潜力广泛应用于语言理解、图像处理、医疗成像、金融决策等领域。尤其是在处理复杂图形模型、深度等式网络和高维组合优化上,其天然迭代收敛优势与高能效特性将赋予其显著竞争力。随着三维光学微缩技术和集成模拟电子工艺的不断进步,AOC平台将实现更大规模、更高密度的并行计算,引领人工智能推理和组合优化迈向可持续发展的新纪元。
总之,类比光学计算机结合了光学高速并行计算与模拟电子灵活非线性运算,是突破数字计算物理极限的前沿技术。其固定点迭代求解框架有效统合了AI推理和复杂优化,克服了模拟硬件的噪音挑战,赋能一系列实际工业应用。未来,随着硬件规模化与算法创新的持续融合,类比光学计算机或将成为人工智能与工业优化领域的能效基石,推动智能计算迈向更高效、更绿色的未来。 。
