在数字计算时代高速发展的背景下,人工智能的应用愈发广泛,从图像识别到金融交易处理,对计算能力的需求持续攀升。然而,随着模型规模和复杂度的增加,传统数字计算机的能耗与延迟问题日益突出,硬件架构也逐渐逼近其性能极限。类比计算,尤其是类比光学计算,因其高效的平行处理能力和较低的能耗,正成为推动计算科学变革的重要力量。近期,研究人员推出了一种融合类比电子与三维光学技术的类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC),该系统不仅支持人工智能推理的复杂迭代模型,还能应对实际场景中的组合优化难题,展现了令人瞩目的效率和精度优势。类比光学计算机在人工智能与组合优化领域的应用引发了广泛关注,本文将重点分析其核心原理、硬件架构、在机器学习推理中的实现及在优化问题上的创新应用,旨在为未来计算模式的研究和实用化提供详尽视角。类比光学计算机的核心理念基于固定点搜索算法,这是一种无需频繁数字转换即可实现迭代更新的计算框架。
具体来说,该算法通过一系列反馈循环在类比电子和光学域间交替处理状态信号,以完成矩阵向量乘法、非线性激活、以及关键的加减运算。在每一个约20纳秒的循环中,微型发光二极管阵列(microLEDs)编码状态向量的光强,空间光调制器(SLM)存储权重矩阵并进行光学调制,而光电探测器则将光信号转换至电子域由模拟电路完成激活函数以及调节操作,从而实现高效而并行的计算。固定点搜索通过不断迭代,逐步逼近目标函数的极小值或模型的推理结果,且算法对类比噪声具有天然的鲁棒性,这是由于其吸引子式的收敛性质能够自我校正微小误差,极大提高了类比硬件应用的实际可行性。AOC的硬件结构采用了成熟的消费级光电子器件如16个微型LED、两个空间光调制器以及16个光电探测器阵列,通过三维光学路径实现高效的光线"扇出"和"扇入"操作,突破了传统平面光学架构因芯片面积受限而难以扩展的瓶颈。选用非相干光源不仅简化了系统对光路匹配的严格要求,还兼顾了制造的可扩展性。模拟电子部分设计了多级放大、差分运算与非线性函数电路,完善配合光学部分,实现了矩阵向量乘法至非线性激活完全类比处理的闭环。
该架构支持在单个硬件平台上同时完成机器学习推理与组合优化任务,实现了人工智能和实际工业应用需求的无缝结合。在人工智能推理方面,AOC天然契合迭代式的固定点神经网络模型,尤以深度平衡网络(Deep Equilibrium Networks)表现尤为出色。此类模型通过反复利用相同网络层的权重迭代更新,动态决定推理深度,既能显著降低训练和推理的内存占用,也赋予模型递归推理的能力,被证明在多种任务中展现更好的泛化与推理效率。通过数字训练、数模协同的数字孪生模型(AOC-DT),训练出的平衡网络权重成功转移至AOC硬件,无需进一步校准即可实现高精度推理。在MNIST与Fashion-MNIST图像分类实验中,AOC表现出与数字孪生模型极高的一致性,且在更大型4,096权重模型的时间复用执行中,准确率得以显著提升。除分类外,AOC还支持连续输出的非线性回归任务,成功拟合高斯曲线与正弦曲线,尽管模拟噪声对回归性能提出更高要求,但通过多次采样平均,系统依然实现了稳定的预测表现。
对于需要更大规模模型的实际应用,AOC通过时间复用方法将多个小型平衡模型组合运行,灵活应对算力瓶颈。组合优化是工业界诸多复杂决策问题的核心,AOC同样提供了创新的解决方案。系统支持的二次无约束混合优化(QUMO)框架涵盖二进制与连续变量,以灵活表述实际问题中广泛存在的非线性及约束要求。与传统的仅包含二进制变量的QUBO问题相比,QUMO引入连续变量不仅显著降低了约束映射的复杂度,也增强了表达能力,便于表述如医疗成像重建与金融交易结算等场景。医疗成像重建方面,AOC基于原始ℓ0范数的压缩感知优化模型,在仅通过少量采样数据的情况下,有效重建MRI图像,明显优于单纯数据拟合的传统方法。利用块坐标下降(BCD)分解技术,AOC实现了对64变量QUMO实例的求解及在数字孪生模型中对超过20万个变量脑部扫描的高效重建,展现出良好的扩展性。
金融领域中的交易结算问题,作为规模巨大且复杂的NP难题,被AOC映射成QUMO实例,通过模拟退火及固定点搜索算法优化处理,有效最大化了批量交易的结算数,且对实际数据流水进行前处理和约束精简后,硬件成功实现最优解求解,表现优于目前量子计算硬件的成功率。更广泛的合成测试中,AOC在处理16变量的高位宽QUMO和QUBO问题时,能在千次以内采样达到95%以上的最优目标函数近似,表现稳定。对标准QPLIB基准中复杂约束问题的数字孪生模拟测试表明,与当今商业顶级求解器Gurobi相比,AOC方法在大多数实例中拥有3个数量级的速度优势,且成功发现多项新最优或次优解,验证了其实用价值。面对未来的规模化需求,AOC提出了模块化三维光电子混合架构,将数千万至数十亿权重的矩阵操作分解为多个子模块并行计算。每个模块配备微LED阵列、光电探测器阵列和空间光调制器,通过堆叠三维空间高密度光路实现光学矩阵乘法的可扩展性。与传统平面光学芯片受芯片面积和光路排布限制不同,三维光学路径使得高并行计算成为可能,为大规模深度学习和复杂优化任务提供基础。
该架构利用消费级成熟器件,可快速实现量产,且预计功耗水平远低于当前GPU,未来集成化发展后将继续压缩尺寸和功耗,实现极高的TOPS每瓦性能。整体而言,类比光学计算机的出现预示着计算架构的一次重大跃升。其消除了频繁的数模转换开销,突破了冯·诺依曼瓶颈,实现了计算与存储的紧耦合和高效迭代,完美匹配新一代深度递归神经网络和混合变量组合优化的需求。未来,随着三维光学技术、模拟电子学及算法的进一步融合,AOC有潜力成为促进能源高效人工智能和工业级优化的关键技术路线。随着应用案例不断增长及硬件性能提升,这一类比光学计算范式或将推动传统数字计算的升级换代,引导计算产业进入高速、绿色、灵活的新时代。类比光学计算机凭借其独特优势和广泛适用性,正在引领一种跨界创新潮流,推动人工智能和优化领域持续进化与发展。
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