随着人工智能与组合优化应用需求的快速增长,传统数字计算面临前所未有的能耗和性能瓶颈。数字计算虽历经数十年革新,但其能耗的指数级增长与延迟问题,正在逐渐限制AI推理和优化算法的发展空间。作为这一挑战的应对方案,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)应运而生,结合高速、低能耗的光学矩阵乘法与模拟电子非线性运算,开创了一种创新且高效的计算范式。 模拟光学计算机的核心在于采用了一个名为"快速定点搜索"的迭代算法,该算法在模拟与光电子的反馈闭环中执行,无需能耗高昂的数字-模拟转换。这使得AOC不仅能够准确而稳定地执行复杂神经网络的推理,还能高效解决大量现实世界组合优化问题,诸如医疗影像重建和金融交易结算。其迭代更新规则保证了在多次迭代中,计算状态持续向固定点汇聚,增强了模拟硬件对噪声的鲁棒性,抑制了模拟计算中常见的误差累积问题。
AOC的硬件架构结合了微型LED阵列、空间光调制器与高灵敏度光电探测阵列。微LED阵列负责以光强形式编码网络的激活或优化变量,空间光调制器则存储权重矩阵,通过调制光强完成光学矩阵-向量乘法。探测器采集光信号,转换到模拟电子信号域,之后由模拟电子电路执行非线性变换、加减运算及退火处理。这一全模拟闭环处理流程使AOC克服冯诺依曼瓶颈,实现紧密结合的内存计算架构,极大提高计算效率和速度。 在人工智能领域,AOC尤其适用于推动固定点神经网络模型的高性能推理执行,包括深度平衡网络等迭代自递归神经网络架构。这类模型因其动态推理深度和迭代演算能力,较传统先馈神经网络在表征能力和泛化性能上具备明显优势。
AOC利用物理的快速反馈循环,实时逼近并稳定于模型的固定点输出,显著降低推理延迟与能耗。已验证的应用涵盖了经典手写数字识别数据集MNIST以及式样时尚图像分类,实现了接近数字模拟双胞胎的准确率表现。 同时,AOC还能胜任非线性回归等连续值预测任务,借助迭代动态捕捉复杂函数关系,展示了其模拟计算在连续域内的潜力。其稳定的硬件运行和多次采样策略,减缓了模拟噪声引起的误差波动,保证了回归预测的连续平滑性和准确度。 组合优化方面,模拟光学计算机通过通用的二次无约束混合优化(QUMO)范式,兼顾二元式与连续变量表达能力,有效映射现实约束条件。这比传统二次无约束二进制优化(QUBO)在约束表达与问题规模上的限制更具扩展性,实现了将复杂工业级问题转化为硬件友好模型的跨越式进步。
在医学领域,AOC成功应用于磁共振成像(MRI)压缩感知图像重建。压缩感知技术基于稀疏信号表示,可在采样率低于奈奎斯特极限的情况下高效恢复图像数据,但由于其背后的非凸优化问题复杂难解,传统算法难以直接应用。采用AOC硬件,将压缩感知重建公式转化为带有稀疏和连续变量的QUMO问题,通过快速定点搜索迭代逼近最优解,显著缩短计算时间且达成高质量重建,提升了成像速度和患者舒适度。 金融行业的交易结算优化领域,同样从AOC的高效并行计算中获益。交易结算作为复杂的NP难问题,需在庞大的变量空间和严苛约束中最大化已结算交易量。利用QUMO对问题进行表达,AOC硬件在有效预处理与分解优化框架下,实现了从实际场景中衍生的数十变量规模交易模型的快速解决,准确率和成功率达到业内领先水平,且超越现有量子计算设备的性能表现。
从系统架构角度来看,AOC具备从实验室规模向工业级规模跃升的潜力。借助模块化设计与三维光学的空间复用,未来可在每个光学模块内实现在百万级权值规模内的高效计算。空间光调制器和微LED的制造工艺成熟且正逐渐实现场景工商业化集成。通过整合高带宽模拟电子与光学器件,AOC未来有望突破百亿权值规模,实现千兆规模OPS的浮点运算能力,带来能源效率提升至现有GPU系统百倍以上的革命性突破。 模拟光学计算机借助其天然的迭代及固定点特性,完美契合了包括深度学习推理、组合优化在内的多样化任务需求。其克服了传统模拟计算在非线性处理及数字交互频繁带来的效率损失,提供了极具噪声容忍性且低延迟的推理优化新范式,兼容多类型变量和约束,极大扩展了应用范围和实际适用价值。
这项技术正在推动计算架构与人工智能算法协同设计的深度融合,类似数字时代深度学习模型与GPU加速器的共同进化。通过硬件与固定点算法的密切结合,模拟光学计算机驱动了人工智能推理及组合优化的可持续化、模块化未来。其创新的大规模光学矩阵乘法结合模拟反馈迭代为重构计算边界,开启了光电子数字融合宁静革命。 随着人们对能源效率和计算速度需求的飞速增长,模拟光学计算机有望成为引领下一代算力发展的核心技术。其独特的全模拟迭代特性和多变量优化能力,既满足了当前AI复杂模型的算力挑战,也为医疗、金融乃至更多行业带来革新性优化工具。未来,随着制造技术和三维光学集成的不断突破,模拟光学计算机将融合更广泛的非线性运算单元,实现更高容量和更灵活应用,推动人工智能和复杂优化领域进入全新纪元。
综上所述,模拟光学计算机以其创新的光电子融合架构和迭代固定点搜索算法,为人工智能推理与组合优化提供了一种高速、节能且兼容性强的解决方案,开创了可持续计算的新时代。它彰显了模拟计算未来的巨大潜力,将在深度学习和工业优化领域发挥不可替代的重要作用,成为推动下一步科技与产业变革的关键引擎。 。
