随着人工智能和组合优化任务的计算需求日益增长,传统数字计算面临着能源消耗大、延迟高的瓶颈。面对这一挑战,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种颠覆性的非传统计算平台,正在迅速崭露头角。它通过结合模拟电子学和三维光学技术,实现了在同一硬件平台上高效完成AI推理和组合优化任务,极大提升了计算性能和能效,为可持续计算注入新动力。 模拟光学计算机的核心创新在于采用快速的固定点搜索机制,避免了传统数字计算中频繁且能耗高的模拟-数字转换。这种基于固定点的迭代更新策略不仅强化了系统对模拟噪声的鲁棒性,还天然契合计算密集型神经模型和高级梯度下降优化算法的需求,实现了硬件和算法的深度协同设计。借助这一计算抽象,AOC能够支持具有递归推理能力的新兴神经计算模型,同时涵盖混合变量的二次无约束优化,极大扩展了硬件应用范围。
AOC硬件结构独特,将状态变量在光学与模拟电子域之间切换。在每个迭代周期内,三维光学系统负责执行矩阵向量乘法,利用微型LED阵列发光强度编码输入状态,空间光调制器(SLM)则存储神经网络权重或优化问题的系数,通过调制光强完成乘法操作。最终,光信号被光电探测器阵列采集转换为模拟电信号,随之由模拟电子电路实施非线性变换、加减法运算以及退火和动量机制。多次迭代后,系统趋向稳定的固定点,输出结果实现数字读取,整个过程大幅减少模拟数转换开销,提升了整体计算效率和速度。 与传统平面光学计算架构不同,AOC利用三维光学实现光线的高效汇聚与发散,通过球面和柱面光学元件并行处理更大规模矩阵乘法,具备极强的扩展性和灵活性。硬件采用消费级光电子组件,包括微型LED、液晶空间光调制器和高带宽光电探测器,结合先进的模拟电子电路,构建起可规模化推广的计算平台。
当前实验系统具备16维状态向量处理能力,并可通过问题分解技术扩展至数千级权重支持,满足多样化机器学习与优化任务的需求。 在人工智能领域,AOC特别支持固定点神经网络模型,如深度平衡网络(Deep Equilibrium Models),这类模型以递归的方式通过迭代寻求状态固定点,具备动态深度与递归推理能力,显著提升泛化能力与推理效果。传统数字芯片计算此类模型计算资源消耗巨大,而AOC借助其本征的固定点机制高效加速推理。通过结合输入投影层和输出投影层,AOC实现了对MNIST与Fashion-MNIST图像分类的准确推断,并能执行难度较高的非线性回归任务。实验结果显示,AOC硬件推理性能接近其数字双胞胎模型(AOC-DT),验证了硬件设计的高保真度和鲁棒性。 面对机器学习模型普遍规模较大、超出单一硬件容量的现实,AOC通过时间复用策略,将大型包含数千权重的网络分割为多个小模型依次运行,在保持模拟连续推理优势的情况下,扩展了硬件执行能力。
此外,系统迭代收敛快速,硬件响应时间低至百纳秒量级,远优于传统数字硬件,展现出极大的潜力优势。 组合优化方面,AOC实现了二次无约束混合优化(QUMO)问题求解框架,支持连续与二进制变量混合表达,显著提升了现实问题建模的灵活性。通过巧妙引入松弛变量,AOC能够高效处理带有线性不等约束的复杂优化问题,超越了传统仅用二进制变量的QUBO方法,优化映射更简洁且易于硬件实现。 在医疗成像领域,AOC成功演示了基于压缩感知的医学图像重建应用。通过QUMO优化原始"ℓ0-范数"稀疏性正则化策略,系统在软硬件协同作用下精确重建了Shepp-Logan幻影及实际脑部MRI图像线条,实现了较传统仅依赖数据拟合项更优的重建效果。该方法极大缩短了MRI采集时间,提高患者舒适度,同时突破数字优化器在此类非凸组合问题上的性能限制。
金融交易结算作为另一典型组合优化场景,AOC展现了卓越求解能力。通过生成具备实际工业背景的交易结算场景实例,将高维交易与约束映射为QUMO问题,AOC硬件在迭代的块坐标下降方式辅助下,快速逼近全局最优解。相比于部分量子硬件,AOC对小规模实际问题表现出更高的成功率和鲁棒性,为未来金融领域复杂优化问题提供高效解法选项。 综合基准测试表明,AOC硬件能在数百个不同类型的QUMO及QUBO合成实例上,以极少采样次数达到95%以上的最优目标值接近率,优化过程收敛迅速且稳定。数字双胞胎模型在难解的QPLIB库优化难点上,较业内商业顶尖求解器Gurobi展现了高达三位数量级的算法加速,且成功发现多个当前记录内未见的最优解,彰显AOC平台算法与硬件协同的巨大潜力。 展望未来,AOC的可扩展性是其核心优势。
借助模块化设计与集成微型光电子组件,系统预计可扩展至数亿甚至数十亿权重级别,支持更大规模的AI模型与优化问题。光学模块尺寸约为数厘米级,以三维空间实现模块间高效互联,结合有机模拟电子电路完成非线性函数及附加算子,形成高度集成化、低延迟、低功耗的计算矩阵。微型LED作为非相干光源,降低了对光路的超高精度匹配需求,增强制造工艺友好性,利于大规模量产。 从能效角度来看,AOC展现出突破性的性能;以当前设计为蓝本,估算在8位精度水平可实现每瓦500万亿次运算速度,是现有顶尖GPU的百倍以上效率,操作能耗仅为每次计算2飞焦耳,极大推动计算技术的绿色革命。对于AI推理和组合优化需要持续大量计算的场景,AOC不仅能节约能源,更能降低热管理及基础设施成本,实现经济与环境效益并重。 AOC的开发及推广代表了硬件与算法的深度融合典范,类似早期数字加速器与深度学习模型的共同进化。
通过固定点搜索框架统一异构计算任务,促进AI推理与优化算法在同一平台上快速迭代,激发创新动力。随著硬件规模提升及工艺成熟,AOC有望成为未来智能系统的核心引擎,广泛应用于医疗影像分析、金融智能风控、自动驾驶、科学计算等领域。 总体而言,模拟光学计算机以其非凡的计算速度、卓越的能效和灵活的应用适应性,正引领着计算范式的革新。其独特的光电子-模拟电路结合方案,不仅解决了传统数字计算的能耗与延迟难题,更拓宽了模拟计算在真实世界复杂任务中的应用边界。未来,随着硬件技术持续进步和算法设计深入优化,模拟光学计算机将为人工智能和组合优化开辟一条高效、绿色、可持续的计算之路,推动科技与社会迈向更加智能与协调的新时代。 。
