随着人工智能技术的高速发展,计算需求呈指数级攀升,尤其是在推理计算和复杂优化领域。传统数字计算虽然性能卓越,但面临着极高的能耗和延迟瓶颈,已难以满足未来智能应用对于速度与效率的双重需求。在此背景下,模拟光学计算机作为一种融合了光学与模拟电子技术的新兴计算范式,以其独特的高并行性和低能耗特性,展现出在AI推理和组合优化上突破传统限制的巨大潜力。 模拟光学计算机的核心理念在于利用光学系统进行矩阵与向量的乘法运算,而后通过模拟电子电路实现非线性激活、迭代更新及噪声抑制等关键计算步骤。这种跨越光学与电子领域的混合结构,形成了一个迭代的反馈环路,无需频繁进行耗能的数字-模拟转换。每次迭代仅耗费约20纳秒,大大提升了系统的运行速度。
模拟稳定的固定点搜索机制令计算流程对硬件噪声具有天然的抵抗力,提升了模拟架构的实际运算精度和鲁棒性。 在硬件实现方面,模拟光学计算机采用了以微型LED阵列作为光源的方案,微光源根据当前计算状态编码输入数据,通过三维光学系统将光能有效分发到空间光调制器(SLM)阵列,实现权重的乘法调制。随后的光信号由光电探测器接收,转换为电信号后进入模拟电子电路,完成非线性变换、向量加减及退火(annealing)等操作。三维光学设计技术的引入,不仅提升了光路径的并行处理能力,也支持实现大规模矩阵乘法,明显优于传统平面光学架构在尺寸和扩展性上的局限性。 独特的固定点抽象算法是模拟光学计算机的灵魂所在。其迭代更新公式融合了状态反馈、权重调制、动量加速及退火机制,通过收敛到系统的稳定态来完成机器学习推理或优化问题求解。
该固定点方法在AI领域专注于迭代均衡模型推理,这类模型具备深度递归推理能力,能够动态调整推理深度,优化算法效率并提升泛化能力。在优化领域,该模型对应于二次无约束混合优化(QUMO)问题,灵活地处理连续与二进制变量,广泛覆盖诸如医疗图像重建与金融交易结算等实际工业场景。 基于该架构,研究团队成功实现了多项实际应用。模拟光学计算机可用于图像分类与非线性回归,实现了对MNIST与Fashion-MNIST数据集的准确推理,且在应对噪声和硬件非理想特性方面表现出显著优势。其支持16变量状态向量的硬件能通过时间复用扩展至4,096权重,满足更大规模模型的计算需求。在优化任务中,模拟光学计算机则通过规模为64变量的QUMO实例,攻克了模拟MRI图像的压缩感知重建难题,并在金融领域针对复杂的交易结算问题展示了卓越的求解能力。
医疗图像重建中的成功应用尤为突出。通过将压缩感知技术中的经典ℓ0范数稀疏约束转化为QUMO问题,模拟光学计算机能够在数据严重缺失的情况下,基于少量采样重建精确的医学图像。与仅依赖数据拟合的传统优化方法相比,该方法极大提升了重建质量,同时借助块坐标下降法有效分解大规模问题,保证了计算的可扩展性与实施可能。 金融行业内的交易结算问题是另一大验证场景。该问题涉及数十家机构数百万笔交易的组合优化,目标在于最大化已成功结算的交易数量。模拟光学计算机能够将约束条件引入QUMO模型,借助连续松弛变量与二进制决策变量的混合,表现出远超主流优化器的求解速度与解的质量,显著提升了相关业务流程的效率及安全性。
从技术成熟度与制造生态角度来看,模拟光学计算机大量采用消费级光电子元器件如微LED、空间光调制器及高带宽光电探测器,借助现有成熟的半导体与光学制造工艺,有潜力实现大规模量产及模块化拼接结构。其三维光学架构突破了传统二维芯片面积的限制,能够实现数百万至数十亿权重级别的模型支持,满足未来高并发、超大规模AI模型的计算需求。 节能效率是模拟光学计算机的最大卖点之一。相比当前先进GPU大约4.5TOPS/W的效率,模拟光学计算机预计可达到超过500TOPS/W的能效,比传统数字硬件提升百倍以上。这一显著的优势有望推动数据中心、边缘计算乃至终端设备的智能运算转型,为绿色计算做出贡献,契合全球节能减排的发展趋势。 另外,模拟光学计算机的设计理念彰显了硬件与算法共进化的新时代。
在数字计算及深度学习融合历程中,硬件发展与算法创新相互促进,不断突破性能极限。模拟光学计算机通过统一固定点迭代抽象,将AI推理与优优化任务合二为一,开启了一条专用、高效且易扩展的计算架构发展道路,将激发未来更多硬件与算法的交叉创新。 尽管前景光明,模拟光学计算机仍面临诸多挑战。硬件层面,紧耦合3D光学器件、提高光模块集成度以及改进模拟电路的非线性准确度均需持续攻坚。软件层面,模型训练与硬件误差匹配、复杂任务的分解调度与跨模态融合也是重点研究方向。此外,工程实现中能否实现稳定的全模拟信号反馈及高速迭代同步,也将左右其商业化应用广度。
综合来看,模拟光学计算机为AI推理和组合优化提出了一种全新计算范式,借助模拟跨界融合与固有的物理并行性,突破了传统数字计算的瓶颈。其具备极高的速度、能源效率与可扩展性,不仅满足现有模型需求,更为未来人工智能及工业优化开辟了更广阔的应用空间。未来,随着元器件技术成熟与算法深度融合,模拟光学计算机有望成为下一代智能计算基础设施的重要基石,推动智能时代迈向更加高效、绿色且智能的计算新纪元。 。
