随着人工智能的快速发展,计算需求与能耗问题日益成为制约数字计算系统进步的瓶颈。传统数字处理器在执行复杂的AI推理和组合优化任务时,往往面临能效低下和延迟较大的挑战。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)应运而生,为破解这一难题提供了创新解决方案。AOC通过融合模拟电子和三维光学技术,基于快速的固定点搜索方法,实现了无需频繁数字转换的高效协同计算,从而推动了AI推理和组合优化的深度融合。模拟光学计算机的设计灵感源于对现有计算机体系结构的反思。数字计算机虽然功能强大,但其本质依赖冯·诺依曼架构,存在内存与计算分离导致的数据传输瓶颈。
AOC的全模拟架构则通过在物理层面上直接实现矩阵与向量的乘法,极大缩减了数据移动,并消除了数字-模拟转换的高能耗成本。AOC的硬件由多组关键组件组成,首先是微型发光二极管阵列(microLEDs)作为光源,将输入向量编码到光强度中。随后,空间光调制器(SLM)承担权重矩阵的存储与处理功能,通过调制光强实现权重与输入的乘积。光信号经由光电探测阵列转换为电信号,在模拟电子模块内执行非线性变换、减法与退火操作。整个迭代过程无需数字中断,极大提高了能效与速度。AOC采用的迭代固定点搜索机制是其核心优势,通过持续迭代更新系统状态,逐步逼近问题的最优解或神经网络的收敛输出。
此方法不仅适配了模拟硬件的特性,同时也通过吸引态增强了对模拟噪声的鲁棒性,使得AOC在不完美的物理环境中仍能稳定运行。此外,AOC设计了一套统一的抽象框架,融合了机器学习中的平衡模型和组合优化中的二次无约束混合优化(QUMO)问题,将二者整合在同一计算平台,从而兼顾通用性与高效性。AOC在机器学习领域展现出卓越性能。许多现代神经网络推理任务,如深度平衡网络(Deep Equilibrium Models),具有复杂的递归和迭代特性,传统数字计算实现困难且耗能巨大。AOC可以加速此类网络的推理过程,通过镜像模型的迭代规则,利用模拟硬件快速达到稳定输出状态。在图像分类任务中,AOC已成功应用于MNIST和Fashion-MNIST数据集,展现了与数字模拟器高度一致的准确率,且在参数规模扩展至数千级时依然保持良好表现。
在非线性回归领域,AOC处理诸如高斯曲线和正弦曲线拟合等任务,充分体现了其处理连续函数映射的能力。此类回归对模拟噪声较为敏感,但通过多次重复采样和平均处理,AOC依然能够提供平滑的预测结果。组合优化方面,AOC同样表现不凡。通过支持QUMO问题,AOC能够灵活描述涉及二进制及连续变量的众多现实优化场景。举例而言,在医学影像重建领域,AOC通过解决压缩感知问题,将复杂的图像恢复任务映射为混合二次优化,产生了高度准确且原生模拟的图像重建结果。此外,针对金融交易结算这一规模庞大且约束复杂的组合优化问题,AOC实现了对多方交易批次的最优处理,成功满足实际应用中的约束需求及性能标准。
AOC不仅在实际硬件实验中表现优异,其数字孪生模型(Digital Twin)也为训练和验证提供了良好的平台,帮助优化架构参数及算法设计。在综合性能方面,AOC系统可达每瓦特500万亿次操作,远超最先进GPU的能效水平,展现未来绿色计算的巨大潜力。讨论AOC的可扩展性同样关键。当前硬件实现支持数百个变量和数千权重级别的运算,但通过模块化设计与时间复用技术,未来有望扩展到数亿乃至数十亿权重规模。利用现有三维光学技术及集成模拟电子,AOC具备在体积与功耗受控的情况下实现这种规模的计算能力,进一步推动AI和优化算法融合发展的新路径。综上所述,模拟光学计算机为人工智能推理和组合优化提供了一种颠覆性的计算范式。
其结合高速模拟光学矩阵乘法与低能耗模拟电子处理,配合固定点搜索策略,不仅提升了计算效率,同时增强了噪声鲁棒性和灵活性。随着制造工艺的成熟与应用场景的拓展,AOC有望成为未来可持续智能计算的核心技术,引领数字世界迈向更高效、更绿色的新时代。 。
