随着人工智能(AI)技术和复杂优化问题在科研与工业领域的广泛应用,传统数字计算平台面临着前所未有的性能和能耗挑战。日益增长的数据处理需求迫使学界和工业界探索更高效、节能的计算范式。类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种融合光学与模拟电子技术的创新计算架构,正因其在AI推理和组合优化领域表现出的显著优势,受到高度关注和研究推广。 类比光学计算机的核心理念是通过光学系统实现矩阵向量乘法,同时利用模拟电子电路承担非线性变换、加减运算以及迭代控制,从而完成近似于经典数字算法中复杂计算任务的高速模拟运算。其根本优势在于算法计算过程在模拟和光域内进行,极大削减了频繁数字转换带来的时间与能量开销。尤其是在深度学习推理和大规模组合优化中,AOC的固定点搜索算法能够高效寻找最优解或近似最优解,在保证计算精度的同时提升速度和能效。
AOC的硬件结构由三大关键部分组成。首先是由微型发光二极管(microLED)阵列组成的光源阵列,用光强表示向量状态。其次是空间光调制器(Spatial Light Modulator,SLM),作为调制矩阵权重的关键元件,它对入射光进行编码与调制,实现矩阵元素的乘法功能。第三部分是光电探测器阵列,将调制后的光信号转换为模拟电压,传递给模拟电子单元进行非线性与迭代控制。光学系统采用三维光学布局,通过球面及柱面透镜实现高效的光的多维扩散与聚合,提升系统平行处理能力和规模。 在AI推理方面,AOC特别适合用于模拟迭代式神经平衡模型(equilibrium models),诸如深度平衡网络(deep equilibrium networks,DEQ)。
这类模型以隐式函数形式定义,通过不断迭代逼近固定点,从而完成推理过程。传统数字计算中,DEQ模型的计算开销大且内存瓶颈突出,而AOC通过模拟光学矩阵乘法和电子域内非线性运算,高效完成迭代更新,显著缩短推理时延。实践中,AOC已成功在手写数字识别(MNIST)、时尚商品分类(Fashion-MNIST)以及非线性回归任务中实现高精度推理,展现出对噪声的良好鲁棒性和较强的泛化能力。 组合优化问题广泛存在于金融、医疗影像、物流等多个领域,通常表现为NP难题,求解难度极高。AOC利用其独特的固定点搜索方式,高效求解混合二进制与连续变量的二次无约束混合优化(Quadratic Unconstrained Mixed Optimization,QUMO)问题。相比传统的QUBO(二次无约束二进制优化)方法,QUMO能够更灵活地表达实际优化模型并减少约束转化的计算开销。
AOC已在医学图像重建中的压缩感知问题及金融交易结算问题中取得优异表现。归因于模拟迭代和光电混合计算,AOC硬件可在数十微秒内完成变量收敛,解决了实际工业规模问题中的复杂约束与变量融合挑战。 为提升系统表现,研究人员开发了AOC数字孪生(digital twin)仿真模型,实现对硬件非理想性和噪声影响的精准建模。数字孪生支持模型训练与调优,配合硬件部署,实现高一致性的推理效果。多种非理想因素均列入模型,确保硬件实测性能与数字仿真高度吻合,进而加速AOC应用推广与算法创新。 AOC的制造基础建立在成熟的消费级光电子元件技术上。
微型LED的高速调制、SLM像素密度与响应速度、光电探测器的高带宽及低噪声,都保证了体系的高性能实现。三维光学架构突破了传统二维芯片面积限制,使得大型矩阵乘法与并行计算得以缩减体积同时提升扩展性。未来,集成模拟电子与三维光学模块的紧耦合设计有望将系统扩展到数亿乃至数十亿权重规模,满足高端AI模型及工业优化任务需求。 在能效表现方面,AOC预计在8位精度下可达到每瓦500万亿次操作(TOPS)以上效率,超过当前主流GPU百倍左右。其独特的模拟计算方式以及边缘计算优势,为绿色计算和可持续数字化转型开辟了新路径。尤其面对数据中心的高能耗压力,AOC提供了一种兼具速度和能效的革命性解决方案。
类比计算服务器、量子退火器和其它非传统计算平台普遍存在数字转换能耗高、应用场景受限和硬件-应用脱节的问题。而AOC的固定点搜索与反馈机制使其在噪声容忍性和计算稳定性方面表现突出。此外,AOC的统一架构支持同时处理AI推理和组合优化,避免了单一硬件局限,进一步提升实用价值。 自然界中计算系统往往采用模拟信号传递,AOC的设计亦旨在重新发掘类比计算潜力。在模型设计上,AOC可实现自回归神经网络和多层结构,支持动态推理深度,赋予AI模型更强的推理能力和更优的泛化表现。结合先进的机器学习训练算法,AOC为智能系统带来全新的设计思路和技术支撑。
作为未来人工智能与优化计算基础设施的重要组成,类比光学计算机不仅扩展了传统硅基数字计算的边界,更融合了光学工程、模拟电路设计和算法创新,形成跨学科融合的高性能计算体系。其实验室成功验证的多项案例已成为推动产业落地的里程碑。 展望未来,随着3D光学微纳制造技术与集成模拟电路的不断进步,AOC在规模化集成和模块化设计上将取得突破。结合异构计算融合和智能控制策略,AOC有望成为下一代数据中心和边缘计算的核心计算引擎,实现人工智能的绿色、高效和高速演进。前沿应用场景涵盖智能医疗、金融风险控制、自动驾驶、复杂网络优化等诸多领域,助力解决复杂大规模决策和智能推理难题。 在数字化转型与碳中和目标的双重推动下,类比光学计算机以其独特的技术优势,正逐步展现颠覆传统计算范式的潜力。
对研究者、产业界以及政策制定者而言,深入理解和支持这项技术的发展,推动软硬件协同创新,将为构建可持续智能社会奠定坚实基础。 。
