在人工智能和复杂优化问题不断推动科技发展的今天,计算需求呈爆炸式增长,而传统数字计算体系在能效和速度方面面临巨大挑战。类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种突破性计算平台,通过结合三维光学和类比电子技术,展现出对AI推理和组合优化任务的双重加速能力,正吸引着科研界和工业界的高度关注。类比光学计算机不仅有效避开了传统数字与模拟信号频繁转换带来的能耗负担,还成功克服了异构计算架构中常见的应用与硬件不匹配问题,开辟了通用而高效的运算路径。AOC的核心在于其快速的固定点搜索机制,这不仅提升了计算速度,也增强了对固有模拟噪声的鲁棒性。专家们利用这一定点求解框架,实现了具备递归推理能力的新型神经模型推断以及表达能力极强的梯度下降优化方法。该平台已通过包括图像分类、非线性回归、医学图像重建和金融交易结算等多个案例验证其高效能和广泛适用性,展示了为未来AI与优化创新奠定基础的巨大潜力。
数字计算引领了过去数十年科技发展,但数字硬件的能量消耗和延迟瓶颈日益显现,特别是在大规模AI模型和复杂组合优化求解中。传统计算架构普遍面临冯·诺依曼瓶颈,即计算单元与存储单元之间的数据频繁传输导致效率低下。类比计算,尤其是基于光学的模拟计算,凭借天然的并行性和极高速率,有望实现能效和处理速度的飞跃。从光学角度看,矩阵-向量乘积可通过光强的编码和空间光调制器(SLM)的调制高速完成,而模拟电子电路则能灵活实现非线性变换和信号调控。通过紧密结合光学计算单元和电子处理模块,AOC构建了一个反馈闭环系统,在每次约20纳秒的迭代中完成重要计算步骤,模拟和光学信号相互切换,实现持续迭代直至系统稳定于某一固定点。 AOC采用的固定点抽象是一种以迭代形式不断更新状态向量的数学模型,既适合于机器学习的平衡模型推理,也适用于组合优化中的梯度下降搜索。
该模型的迭代核心公式涵盖了带有动量和退火机制的状态更新,极大提升了算法收敛速度及系统对模拟噪声的耐性。这种抽象允许系统无需依赖传统的数字转化过程,直接在模拟域内进行高效计算,确保了整体架构的能效优势。 硬件方面,AOC系统以微型发光二极管阵列作为光源,光强度编码当前系统状态向量。通过复杂的三维光学系统实现光的漫射与聚合,SLM对光线进行矩阵权重的调制,随后由光电探测器阵列将调制后的光信号转换为电信号,送入模拟电子模块完成非线性映射、加减运算以及退火调节等功能。该多域交替迭代过程不仅保证了高速并行计算,更融合了计算与存储,天然绕过了传统数字架构的瓶颈。当前实验平台配置有16个微LED和16个光电检测单元,能处理16个变量的状态向量,支持256个权重的运算,借助时间复用技术可扩展到4,096权重,大幅提升模型表达能力。
在机器学习方面,AOC专注于支持等价于深平衡网络的迭代固定点模型,这类模型通过递归询问实现动态层数的推理,可提供更强的表达力和泛化性。通过数字孪生模型(AOC-DT)完成训练后的权重精确量化与映射,硬件无需额外标定即可直接完成推理任务。MNIST和Fashion-MNIST手写数字和服饰分类任务在AOC上表现出匹配数字孪生的良好效果,甚至优于同参数量的简单前馈网络。此外,AOC还在非线性回归任务上展现精准度,成功拟合包括高斯和正弦曲线等复杂函数,凸显其计算的连续性与灵活性。 针对于组合优化,AOC实现了高级的二次无约束混合优化(QUMO)范式,这类优化涵盖了二元和连续变量,极大拓宽了实际应用的适应性。以医学领域为例,通过QUMO形式重构磁共振成像(MRI)数据,成功支持了基于稀疏性的压缩感知重建,实现更快扫描和高质量图像恢复。
AOC系统通过区块坐标下降(BCD)法分解高维问题至硬件可处理规模,完成多次迭代获得优质解。金融交易结算问题作为另一个典型应用,AOC展现出强大求解能力,处理涉及数十个变量的复杂限制优化场景,达成理想的交易最大化解决方案。硬件在多个合成测试及专业标准库(QPLIB)中的优化表现稳定,甚至在部分案例中刷新了现有最优解,性能远超传统商业优化器。 面对未来,AOC的产业化与规模化发展潜力令人期待。模块化设计允许通过多个光学计算模块并联,支持数亿至数十亿权重规模的运算需求。当前商用液晶空间光调制器已拥有百万级像素,可以实现超大规模矩阵存储与并行计算。
配合成熟的微型LED、光电探测和模拟电子制造体系,AOC平台在可靠性和可制程上具备优势。凭借2 GHz以上的组件带宽以及超低能耗(每次操作约2飞焦耳),预计AOC功耗比最新GPU低百倍以上,成为节能高效计算的新选择。 从技术前景看,类比光学计算机标志着计算范式的创新,突破了数字计算的固有限制。其采用的固定点迭代模型与现代深度学习模型的相互契合,揭示了硬件与算法协同设计的重要性。随着未来三维光学技术进步与集成模拟电子电路的改进,AOC有望实现更广泛的非线性函数支持与更大规模的网络架构,推动人工智能推理与工业优化迈入高速、高效的新阶段。除了图像处理和金融交易,其潜在应用还涵盖自然语言处理、控制系统、复杂系统模拟等多领域。
综合来看,AOC不仅代表了模拟计算与光学工程的前沿融合,也为应对人工智能和复杂优化日益增长的计算挑战提供了革命性解决方案。其更高的能效比和兼容多样场景的能力,为数字计算逐渐达到极限的时代注入了新的活力。关注和投入这一方向,将有望催生面向下一代智能应用的颠覆性技术,推动计算科学及产业的可持续发展。类比光学计算机的成功实践及未来扩展,无疑是人工智能和优化领域迈向绿色、高效、高性能计算新时代的重要里程碑。 。
