随着人工智能和组合优化问题在科学研究和工业应用中的广泛普及,传统数字计算面临前所未有的挑战。计算需求不断攀升,能耗激增,成为制约创新和可持续发展的瓶颈。针对这一问题,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)应运而生,凭借其独特的硬件架构和计算方法,成为实现高效节能智能计算的有力突破。模拟光学计算机结合了三维光学和模拟电子元件的优势,将计算过程中的关键操作转移至光学域和模拟电子域,极大提升了算力密度和执行速度。该技术避免了数字模拟之间频繁转换带来的高能耗,且对噪声具备天然的容忍能力,适合处理具有迭代特征的复杂计算任务。AOC核心在于固定点搜索的迭代更新机制,通过反馈回路实现状态向稳定解的收敛,无需依赖传统的离散数字处理方式。
在每一次迭代中,系统利用微发光二极管(microLED)阵列发射光信号,光经过空间光调制器(SLM)即权重矩阵进行调制,再由光电探测器阵列将光信号转换为电信号。随后模拟电子电路完成非线性变换、加减运算及退火过程,完成迭代计算。这样的架构不仅支持神经网络推理任务,也能高效解决混合二进制与连续变量的二次优化问题,兼顾了人工智能与组合优化的双重需求。AOC具有显著的噪声鲁棒性,这得益于其固定点迭代特征:随着系统状态逐步趋向固定点,噪声影响被逐渐弱化,保证了计算结果的稳定可靠。这种天然优势使AOC在模拟硬件领域具备竞争力,有别于传统数字硬件对噪声极为敏感的弱点。在人工智能推理方面,AOC能够高效支持基于迭代平衡态的神经网络模型,如深度平衡网络。
这类模型通过递归反馈机制动态调整层数,实现推理过程中的递归推理能力,从而提升模型泛化性能和对复杂任务的适应能力。利用SLM存储权重和微LED编码激活值,AOC在硬件层面实现了9位精度的矩阵乘法,运行时间达到纳秒级别,极大缩短了传统数字网络推理的延迟。模拟非线性电路实现统一的超越函数变换,使迭代过程高效实施。AOC在数字训练后,可直接导出权重至硬件,完成无需额外调整的端到端推理流程,验证了其硬件模型与数字孪生模拟高度一致的优势。组合优化领域,AOC实现了通用且灵活的二次无约束混合优化(QUMO)框架,涵盖了传统二进制变量及连续变量的混合问题。这一框架允许将现实世界复杂约束映射为优化函数,实现了例如医疗图像重建及金融交易结算等实际问题的求解。
特别是在磁共振成像(MRI)压缩感知重建中,AOC通过复合二进制稀疏向量及连续像素值的优化,实现了利用远低于传统采样数的测量数据准确重建图像,显著缩短了扫描时间并提升患者体验。在金融交易结算问题中,AOC成功求解了数十个变量的NP难问题,有效最大化成交交易数量,体现出其在大规模实时决策支持场景的应用潜力。硬件层面,AOC集成了多个模块以实现规模化矩阵运算,每个模块拥有数量庞大的微LED、SLM像素及光电探测器,利用三维光学布局打破传统二维芯片面积瓶颈。微LED无线调制的非相干光源,并以空间光调制技术实现权重编码,减少了对复杂相干光路的依赖,提升了制造工艺的可行性和产量。模拟电子电路负责非线性计算与信号再循环,完成退火与动量控制策略,优化收敛速度,增强整体计算精度。整套系统具备每秒数百万亿次运算的速度,功耗仅为传统GPU的百分之一,奠定了绿色高效计算平台的基础。
模拟光学计算机的出现,不仅突破了冯·诺依曼架构的数据瓶颈,实现计算与存储的无缝集成,还促使算法设计与硬件架构的协同进化。通过专门的固定点抽象,AOC平台支持具有高计算密集型、迭代特性的算法,诸如深度平衡网络和QUMO优化,引领类似数字深度学习加速器与神经网络模型共演化的成功路径。未来,随着芯片级集成和三维光学元件的进一步发展,AOC有望支持数十亿权重的大规模模型,实现更复杂的问题求解。展望未来,AOC在人工智能演进、工业优化及科学计算领域的应用前景广阔。其卓越的能效和高速响应适配需求日益增长的边缘计算与实时推断场景。同时,模拟光学计算机的模块化和可扩展性为不同领域定制解决方案提供了弹性基础。
随着相关技术的成熟与生态建设,AOC有望成为推动智能计算范式转型的核心力量,为实现人工智能与组合优化的可持续发展奠定坚实基础。总而言之,模拟光学计算机通过创新的硬件设计和固定点计算抽象,突破了传统数字计算的局限性,实现了人工智能推理与组合优化的高效融合。其示范性的图像分类、非线性回归、医疗成像与金融优化应用案例证实了这一技术的实用性和前瞻性。随着制造工艺和集成度的提升,模拟光学计算机有望引发计算模式的深刻变革,成为未来智能计算和绿色算力的关键支柱。 。
