近年来,随着人工智能技术和组合优化问题在科学与工业中的广泛应用,传统数字计算的能耗与延迟瓶颈愈发突出,推动了对新型计算架构的探索。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种融合模拟电子设备与三维光学系统的创新平台,为处理复杂的AI推理和优化任务展现了巨大潜力。与现有依赖频繁数字转换的非传统计算系统不同,AOC通过内置的快速固定点搜索实现全模拟运算,极大地提升了计算效率与噪声抵抗能力。AOC的核心优势在于其固定点抽象,使得机器学习推理与优化计算在同一硬件平台上无缝结合。这一机制基于状态向量的迭代更新公式,通过优化参数与非线性函数的应用,引导系统快速收敛到问题的解空间固定点。与传统数字计算的存储-计算分离瓶颈相比,AOC将计算和存储合二为一,显著降低数据移动带来的能量消耗和延迟。
硬件层面,AOC利用微型LED阵列作为输入信号源,通过液晶空间光调制器(SLM)实现权重矩阵的调控,借助光信号的高并行度完成矩阵向量乘积。随后的光电探测器将光强信号转换至模拟电子域,由电子电路完成非线性变换、加减计算及退火操作,整个迭代过程无需中断至数字域,大幅提升速度与能效。AOC的设计采用消费级成熟光电子组件,具备可扩展性和制造优势。其三维光路设计以球面和柱面光学元件实现横纵向光束的有效汇聚与分布,突破了二维光学架构的视场与体积限制,使得矩阵规模能够大规模扩展,满足未来大规模人工智能模型的需求。迭代更新的固定点算法天然适合深度推理的平衡模型与能量模型,如Hopfield网络及深度平衡网络(Deep Equilibrium Networks),这类模型在动态推理、递归计算以及超越传统前馈模型的泛化能力上具有显著优势。AOC已成功实现多项机器学习任务的硬件推理,其中包括手写数字识别(MNIST)和时尚物品识别(Fashion-MNIST)等图像分类任务,以及高难度的非线性回归任务。
实际测试验证了模拟推理误差极低,与数字孪生模拟的精准对照显示硬件的高保真度。同时,AOC采用时间复用技术扩展了模型权重规模,实现了4096权重模型的高效运行,满足更复杂应用需求。除了机器学习,组合优化领域同样受益于AOC的计算优势。灵活的二次非约束混合优化(QUMO)框架能够表达包含连续与二进制变量的复杂实际问题,大幅降低传统二进制编码约束下资源扩展的难度。利用AOC,医疗图像压缩感知重构和金融交易结算等实际组合优化问题得以高效求解。针对MRI图像重构问题,AOC能有效运用原始ℓ0范数惩罚实现稀疏性控制,重建质量超过仅依赖数据保真项的传统方法,同时大幅缩短计算时间。
金融领域中的交易结算问题,则通过QUMO模型映射和基于块坐标下降的求解策略,在多个实际规模场景中获取最优或近优解,表现超过众多现有求解器和量子硬件。综合性能评估显示,AOC硬件和数字孪生模拟在解决包括稠密和稀疏矩阵、不同精度权重的标准基准问题时,均可在不到千次采样内达到95%以上的最优目标近似,某些实例甚至刷新了业界最佳结果。尤为显著的是,与商业级组合优化求解器(如Gurobi)相比,AOC数字模型的速度最高快数千倍,展示了其在大型约束优化问题上的独特优势。展望未来,AOC的规模化依赖于模块化设计与制造,采用数十至数百个光学模块构建千亿级权重的系统成为可能。集成微LED、空间光调制器和光电探测器的三维耦合光电子模块,以及高密度集成的模拟电子处理单元共同驱动系统高效运行。与基于相干光的平面光学计算机相比,AOC采用非相干光源,设计中无需实现波长级的光路匹配,极大地提升了可制造性和稳定性。
此外,可调的非线性电子处理还增强了算法表达能力与硬件适应性。AOC预计达到约500TOPS/W的能效表现,远超目前主流GPU的数十倍效果,未来有望成为满足尖端AI与复杂优化实际需求的绿色计算核心技术。总结而言,模拟光学计算机以其独特的固定点迭代机制及全模拟运算架构,兼顾了创新性能与实际可用性,开辟了人工智能推理与组合优化领域的新视角。其融合光学高速并行计算与模拟电子灵活性,不仅消除了传统数字计算存储访问瓶颈,也为应对未来大规模AI模型的能源挑战提供了切实可行的解决方案。随着硬件规模和集成度的不断提升,AOC有望推动人工智能和工业优化进入一个更加高效、可持续的新时代。 。
