随着人工智能技术的迅猛发展,计算需求与日俱增,尤其是在AI推理和组合优化领域。传统数字计算架构虽然历经多次优化,但其能耗和延迟问题逐渐成为限制进一步提升计算能力的瓶颈。面对这样的挑战,模拟计算和光学计算技术日益受到关注,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)应运而生,开辟了能源高效、速度领先的计算新路径。 模拟光学计算机将模拟电子学和三维光学系统集成于一体,通过模拟反馈回路实现迭代计算,完全避免了频繁的数字-模拟转换。这一创新架构基于所谓的固定点搜索方法,使计算过程既高效又具备噪声鲁棒性,满足了模拟硬件对稳定性和准确性的极高要求。在每次迭代中,光学部分完成矩阵-向量乘法运算,电子部分执行非线性变换、加减计算及退火控制。
模拟信号在光学与电子领域间交替演进,使系统既拥有光学运算的高速并行优势,也兼具电子电路的灵活控制与非线性表达能力。 模拟光学计算机的核心优势在于其无缝融合的硬件-抽象层设计。通过固定点抽象,系统统一了机器学习推理与组合优化两大计算范式。对于机器学习,模拟光学计算机加速了新兴的迭代神经平衡模型,这些模型利用固定点迭代实现复杂递归推理,能够动态调整推理深度,有助于提升泛化能力和处理复杂任务难题。传统数字芯片在这一类型模型上的运行因通讯和存储瓶颈而效率低下,而模拟光学计算机天然适合这类计算,且性能功耗比优势显著。 组合优化问题涉及大量二元及连续变量,应用极为广泛。
AOC采用了灵活的二次无约束混合优化(QUMO)模型,该模型能够有效表达包括传统二次无约束二进制优化(QUBO)在内的多种问题,支持真实场景中复杂约束的处理。相较于仅支持二元变量的QUBO,QUMO减少了约束转化带来的变量膨胀,直接提升了实际问题求解效率。医疗图像重建、金融交易结算等工业应用正是其典型示例。 硬件实现层面,AOC利用微型LED阵列作为光源,将状态空间编码为光强度,由空间光调制器(SLM)表示权重矩阵,经过调制后的光信号通过光电探测器阵列读取并转换为模拟电压,之后进入电子电路系统完成非线性运算及其他迭代操作。三维光学设计使得光信号在空间中的扇入扇出效率大幅提升,突破了传统平面系统的面积限制,实现了极佳的扩展性和并行度。模拟电子部分则采用可变增益放大器、微分器及近似tanh非线性电路,应对不同计算需求,确保信号的合适范围及动态调节。
完整迭代过程无需数字转化,极大削减了能耗及延迟。当前协议下,AOC在硬件上已实现16变量状态向量,支持256权重矩阵,配合时间复用技术,还能扩展至数千权重。数字孪生(Digital Twin)技术则通过对硬件行为精确建模,完成训练和仿真,保证量化及模型传输过程准确无误,为真实硬件部署提供坚实基础。 对于机器学习,AOC有效支持图像分类与非线性回归等任务。在经典的MNIST及Fashion-MNIST数据集上的分类精度优于纯数字线性分类模型,展示出深度平衡模型的优势。非线性回归测试如对高斯曲线和正弦函数拟合也表现优异,彰显模拟计算在连续值精度上的潜力。
迭代次数通常控制在十次左右,硬件实现的固定点搜索仅需微秒级时间完成,令推理迅速且节能。 组合优化方面,AOC以QUMO为数学基础,能够高效解决如医学成像中压缩感知重建问题。压缩感知利用稀疏表示实现图像的精确恢复,传统优化多采用ℓ1范数近似,难以切实处理ℓ0范数原始问题。而AOC直接利用QUMO兼顾二元与连续变量的能力,有效实现了ℓ0范数优化,重构质量显著提升。以Shepp-Logan幻影图像切片为例,AOC硬件通过分块协调下降算法求解64变量问题,实现了高保真图像复原,对实际脑部MRI等问题则通过数字孪生扩展至数十万变量级别,兼顾效率与规模。 在金融领域,AOC应用于交易结算优化,有效处理数十交易、数十约束的实际场景。
清算结算批处理中,最大化已结交易数量的NP难题通过转化为QUMO形式解决,优化过程中连续变量作为松弛变量紧凑表达线性约束,映射效率远超传统QUBO映射。AOC硬件成功找到全局最优解,且在多个测试场景中表现优于量子硬件,成功率及鲁棒性明显更佳。 性能方面,AOC硬件在精度、速度和能耗之间达成均衡。其采用的模拟反馈回路与三维光学设计,使计算速率达到GHz级别,单模块每瓦特性能超越传统GPU百余倍,具有极大节能潜力。顺利摆脱了冯·诺依曼结构中存算瓶颈,内存和计算高度融合,减少了数据移动开销。此外,硬件制造依托成熟的消费级光电元件,具备较好扩展潜力,有望通过集成电路与三维光学的深度融合,支持千万乃至亿级重量级模型。
未来发展中,模拟光学计算机可望成为AI推理与组合优化领域的关键计算平台。随着模块化架构搭建及制造技术进步,AOC将支持更大规模模型与更复杂优化问题,为工业界和科学界带来颠覆性效率提升。此外,模拟电路的非线性扩展灵活性为算法设计开辟新天地,推动硬件与算法协同进化。技术突破将为可持续计算提供重要支撑,缓解数字计算能源危机,满足日益复杂智能计算需求。 总结来看,模拟光学计算机以其创新的固定点计算理念和硬件融合设计,实现了在AI推理和组合优化任务中的双重加速。它突破了传统数字架构的能效和延迟限制,展现了巨大的工程应用前景与研究价值。
随着技术不断成熟,模拟光学计算机有望引领新一代高效智能计算浪潮,成为未来智能时代的重要支点。 。
