随着人工智能和组合优化应用的不断扩展,数字计算面临着能源消耗和运算速度的双重挑战。传统的数字系统因其频繁的数字-模拟转换及内存瓶颈问题,效率受限且难以应对复杂场景。模拟光学计算机(AOC)的出现,代表了应对这一瓶颈的全新方向。该技术创新地结合了模拟电子与三维光学技术,赋能人工智能推理与组合优化,显著提升计算速度并降低能耗。 模拟光学计算机的核心优势在于其完全模拟的架构,以及避免数字转换环节带来的开销。AOC通过快速的固定点迭代搜索机制,实现在单一平台上兼顾高效AI推理和复杂的组合优化问题求解。
其迭代更新公式以状态向量的连续更新为基础,融合了矩阵-向量乘法、非线性映射、动量机制及退火策略,在模拟反馈系统中实现稳定收敛,增强了对模拟噪声的鲁棒性。同时,数字神经网络中常见的计算瓶颈和硬件适配问题也得到了有效缓解。 硬件设计方面,AOC利用微型发光二极管阵列(microLED)作为光源,将神经网络激活值或优化变量编码为发光强度。权重矩阵由空间光调制器(SLM)以像素形式存储并通过光强调制实现矩阵-向量乘法。所得光信号通过光电探测器阵列捕获,并转入模拟电子阶段,完成非线性变换、加减运算和退火。光与电子信号的交替循环不仅实现并行运算,也降低能耗和延迟,使每次迭代仅需约20纳秒,达到快速收敛。
模拟光学计算机不仅开创性地处理AI推理,同时支持多种高复杂度优化问题,尤其是二次无约束混合优化问题(QUMO)。QUMO广泛涵盖混合二进制与连续变量,允许更灵活、现实的优化建模,如医疗影像重建与金融交易结算等实际应用。AOC通过将这些问题转化为固定点搜索,在硬件层面实现全模拟求解,展示了不同领域的强大适应能力。 在人工智能领域,AOC支持神经平衡模型和能量基模型的推理任务。不同于传统前馈网络,平衡模型以其递归推理和动态计算深度优势,在处理复杂认知任务中表现更佳。实验中,AOC成功实现了MNIST数字识别和Fashion-MNIST服饰分类任务,同时进行了非线性回归实验,展示了其对连续输出任务的处理能力。
利用数字孪生技术(AOC-DT)进行模型训练和仿真,有效提升了硬件部署的准确性与稳定性。 针对优化应用,AOC在医学成像领域应用压缩感知方法,利用QUMO框架高效完成磁共振成像(MRI)重建。相较于传统凸优化方法,采用ℓ0范数的原始稀疏约束在理论与实践中效果更佳。AOC硬件通过分块坐标下降法(BCD)分解大规模问题至硬件支持的小规模子问题,实现高质量图像重建。此外,在金融交易结算优化案例中,AOC展现出快速收敛与全局最优解的能力,超越现有量子硬件的表现,满足大规模金融场景的需求。 性能和效率方面,AOC的模拟架构摈弃了冗长的数字-模拟转换过程,避开传统数字设备的冯·诺依曼瓶颈。
预计100百万权重规模的系统功耗约为800瓦,峰值效率可达500TOPS/瓦,在8位精度下远高于当前主流GPU的4.5TOPS/瓦表现。这使得AOC在未来大规模深度学习模型及产业级优化任务中,具备巨大的节能潜力和速度优势。 尽管当前实验平台支持多达4096权重和64变量的任务规模,借助模块化设计与时间复用策略,AOC具备向亿级权重规模扩展的潜力。未来三维光学与集成模拟电子的紧密结合,以及集成微型发光器件和高分辨率空间光调制器,将进一步推动模拟光学计算机向实用工业应用迈进。 模拟光学计算机结合算法与硬件共设计理念,是推动未来计算范式转型的关键。其固定点抽象为算法稳定性和噪声容忍度提供理论基础,促进模型的有效表达和硬件的高效实现。
同时,AOC兼顾AI与优化的多领域应用需求,显示出技术普适性及商业落地前景。 展望未来,模拟光学计算机在应对人工智能计算持续增长的能耗压力和复杂优化任务中,将发挥重要作用。随着制造工艺成熟及集成度提升,模拟光学计算机不仅有望成为绿色高效计算的新标杆,还将激发软硬件协同创新,推动智能系统朝着更智能、更环保的方向发展。 总结而言,模拟光学计算机为人工智能推理和组合优化开辟了全新路径。其独特的模拟电子与三维光学融合架构,实现了高效、低功耗的计算加速。多个实际案例验证了其广泛的适用性和优越性能,凸显出这项技术在未来信息技术和智能应用中的战略地位。
随着技术不断推进,模拟光学计算机或将成为支撑下一代智能计算的重要基石,助力构建更为可持续和强大的数字未来。 。
