随着人工智能技术的飞速发展和大规模组合优化问题的广泛应用,计算机硬件面临前所未有的挑战。传统的数字计算架构越来越难以满足对于能效、速度和规模的苛刻需求。尤其是在深度学习推理和大型优化任务中,能耗和延迟成为限制技术进步的瓶颈。针对这一难题,模拟光学计算机(Analog Optical Computer, AOC)作为一种融合光学与模拟电子的非传统计算平台,逐渐成为业界和学术界关注的焦点。AOC通过其独特的硬件设计和方法论,成功地推动了人工智能推理和复杂组合优化的协同加速,展示出极高的计算效率和强大的适应能力。传统计算体系虽具备成熟的数字处理优势,但在面对深度神经网络和大规模混合变量优化问题时,频繁的数字与模拟信号转换以及数据传输造成了巨大的能量消耗。
相比之下,AOC利用光学器件高速并行处理大量矩阵乘积运算,并结合模拟电子实现非线性激活、信号迭代与控制,从根本上规避了数字转换开销,极大提升了能效比。AOC基于迭代固定点搜索的计算抽象,通过在光学和模拟电路中循环实现状态更新,实现原生的自反馈推理过程。这种方法不仅精简计算流程,还具备天然的抗噪声能力,适用于模拟环境中的物理波动。固定点搜索使得系统能够快速收敛于稳定解,从而满足AI推理中对深度平衡模型的需求,以及组合优化中复杂目标函数的全局搜索。硬件层面,AOC配备了微型发光二极管(microLED)阵列作为光源,将神经网络激活或优化变量编码于光强,空间光调制器(SLM)则储存权重矩阵,通过光学调制实现高速矩阵-向量乘法。光信号经光电探测器转换至模拟电子域,由专用电路完成非线性处理、迭代状态更新和退火操作。
整个过程无需中间数字转换,实现真正的模拟闭环计算,迭代时间约为20纳秒,表现出极高的运算吞吐。除了硬件创新,AOC在算法与建模层面同样具备优势。其固定点迭代框架兼容广泛的等模型与非线性优化,以多层递归网络及能量基模型为例,AOC能够轻松执行其迭代推理过程,天然适应动态推理长度,提升泛化能力和模型鲁棒性。同时,AOC支持二进制与连续值混合的二次无约束混合优化(QUMO)形式,统一表示现实世界中复杂多变量与约束组合的问题,极大地扩大了可处理问题类型的范围。实际应用中,AOC根据数字模型训练结果,量化并导入模拟硬件,实现无缝的数字到模拟推理迁移。对于图像分类与非线性回归等任务,通过输入层映射、硬件迭代推理及输出层映射,AOC展示出高精度与良好的稳定性。
基于时间复用技术,AOC还能灵活扩展模型规模,满足更大规模神经网络的需求。而在医疗领域,AOC的组合优化能力促进了压缩感知的创新。传统CT或MRI成像依赖于稀疏正则化和复杂数值优化,计算量大且能耗高。AOC通过解决带混合变量的QUMO问题,不仅加速了重建过程,还探索了理论上的稀疏优化极限 - 基于\(\ell_0\)范数的优化,提高影像质量,同时缩短诊疗时间。此外,在金融领域,AOC同样凸显优势。复杂的交易结算流程中,最大化交易数量或总价值面临多方约束与NP难题。
AOC通过将问题映射为QUMO,利用其模拟硬件快速准确地探寻最优解,展现出优于量子计算硬件的解决方案稳定性和效率。评测方面,AOC利用数字双胞胎(Digital Twin)技术严格校验硬件表现,保证算法输出的高一致性。在多个合成与真实世界优化实例中,AOC与主流商业Solver及传统GPU相比,在速度和解质量上均表现出巨大优势,极具实际应用潜力。展望未来,AOC基于成熟的消费级光学与电子元件,具备良好的可扩展性和集成潜力。随着三维光学技术的进一步发展,利用空间维度实现更大规模的矩阵乘法成为可能。从模块化设计出发,AOC可组成多单元光电网络,支持数以亿计权重的快速计算。
其估算的能效性能比现有主流GPU高出两个数量级以上,预示着面向人工智能与优化领域的绿色、可持续计算路径。此外,随着更丰富的模拟计算元件的引入,诸如多种非线性函数、动态反馈调控等能力,可以进一步提升系统的表达能力和灵活性,推动更多新型AI算法的发展。总结来看,模拟光学计算机突破了当前数字计算框架的能效限制,利用其原生的模拟光电闭环迭代结构,开创了人工智能推理和组合优化新范式。通过理论的固定点抽象与硬件的紧密协同,AOC不仅展示了对经典AI模型与优化任务的强大加速,还为实现大规模、低功耗、快速响应的智能系统奠定了坚实基础。伴随技术的成熟与应用的深入,模拟光学计算机或将成为推动未来高性能计算与深度智能应用的重要驱动力。 。
