随着人工智能和组合优化任务对计算能力的需求不断攀升,传统数字计算技术正面临日益严峻的能耗与性能瓶颈。类脑光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种革命性的新兴计算平台,巧妙地将模拟电子技术与三维光学相结合,开启了在AI推断和组合优化领域实现高效、低能耗计算的崭新路径。其突破性的固定点搜索算法在无需频繁数字转换的条件下,有效提升了计算速度和抗噪性,解决了以往非传统计算系统在应用适配和硬件限制上的难题。AOC通过融合光学中的矩阵向量乘法与模拟电子学的非线性激活及信号处理,实现了迭代收敛到问题固定点的过程,成为AI模型推断和复杂优化任务的理想加速器。AOC采用的固定点抽象不仅统一了机器学习推断与优化问题的求解范式,还利用反馈环路提升系统的稳定性与可靠性。这种设计最大化地利用光的并行计算优势,同时规避了传统数字-模拟间转换带来的巨大能耗开销。
硬件层面,AOC利用微小的微型LED阵列作为光源,通过空间光调制器(SLM)存储权重矩阵,将光强度编码状态向量,光经由三维光学系统高效"扇出"并在调制器上完成矩阵乘法,随后由光电探测阵列接收并转换为模拟电信号。电子部分则实现非线性激活函数处理、信号加减法及退火机制,确保迭代计算的可控性与收敛性。这种光电混合架构有效绕过了冯·诺依曼瓶颈,令计算与存储紧密结合,极大提升能效。AOC在机器学习领域展现出惊人的潜力,尤其适合执行深度平衡模型(deep equilibrium models)等基于固定点迭代推断的神经网络。此类模型具备动态计算深度、递归推理能力,且较传统前馈网络拥有更佳的泛化性能。通过数字训练与模拟硬件部署相结合,AOC在光学层完成核心矩阵乘法和固定点迭代,辅以数字化输入与输出投影,保障系统的训练灵活性与硬件高效执行。
实验验证中,AOC在MNIST手写数字识别和Fashion-MNIST时尚类别分类任务中取得与数字孪生模型高度一致的性能,且在非线性回归任务中实现了精确函数拟合。通过时间复用技术,AOC能支持更大规模、上万权重的神经网络部署,进一步展现出其扩展能力。在组合优化领域,AOC利用其灵活的二次无约束混合优化(QUMO)抽象,涵盖了含有二进制和连续变量的实际优化问题。QUMO格式相较于传统的二进制优化(QUBO)大大降低了约束表达的复杂度,为医疗图像重建、金融交易结算等场景提供了高效映射。以磁共振成像(MRI)中的压缩感知技术为例,AOC能够实现原始'零范数'优化问题的近似求解,有望有效缩短扫描时间并提升图像质量。在实际硬件实验中,对松散采样的Shepp-Logan幻影图像重建及FastMRI脑部扫描样本,均展现了重建误差低、图像还原逼近真实水平的优异表现。
金融领域中的交易结算问题同样受益于AOC的计算能力。该问题旨在最大化结算交易数量或价值,面临高维变量和复杂约束的挑战。AOC通过引入连续松弛变量并借助块坐标下降(BCD)法分解大规模实例,有效解决了实际的41变量交易场景,快速找到全局最优解,对比量子硬件在相同问题上的表现表现更优。综合性能方面,AOC硬件在多维稠密及稀疏权重矩阵的16变量QUMO与QUBO实例中,均达到95%以上的最优目标邻近程度,采样次数不足1000次即可收敛。数字孪生版本(AOC-DT)在QPLIB标准困难问题上的求解速度比主流商业求解器快数千倍,且发现了若干新的最优解。面对未来规模化挑战,AOC展现出强大的模块化扩展前景。
借助更为紧凑的三维光学集成技术与成熟的消费级光电子元件供应链,未来可望实现千万至数十亿权重的系统构建。单模块预计可实现百万级权重的存储与计算,多个模块通过三维网格结构联动,整体性能成倍提升。AOC的能效优势显著,预估8位权重精度下,能达到每瓦500万亿次运算(TOPS/W),远超当前最先进图形处理器(GPU)。此外,利用非相干光源的设计简化了系统对光路匹配的严格要求,有助于制造工艺的工业化和商业推广。AOC的固定点架构与全模拟反馈机制不仅提升了噪声容忍度,还带来了计算过程的天然稳定性,使其适合大规模、迭代密集的AI推断与优化任务。展望未来,AOC与深度学习模型的协同设计将推动计算硬件和算法的共进,促进更高效、可持续的智能计算平台的形成。
作为数字与模拟计算的桥梁,类脑光学计算机正引领新一轮计算范式革命,拥有广泛的应用前景,从自动驾驶、医疗诊断到金融风控等领域均可实现性能与能效的跨越式提升。尽管技术规模化仍面临诸多挑战,包括微型化光学集成、系统整体稳定性以及异构计算单元的高效协作,但其潜力和已有的实验成果为后数字时代的信息处理方式提供了清晰蓝图。通过推动光电混合计算硬件研发和算法创新,类脑光学计算机有望成为未来人工智能与复杂优化领域的核心引擎,为全球科技进步与能源可持续发展贡献力量。 。
