随着人工智能和组合优化应用在科学研究和工业中的广泛渗透,传统数字计算面临日益增长的能耗和处理延迟挑战。为了满足未来复杂计算需求,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)凭借其独特的光电子混合架构,正逐渐显露出超越数字计算的巨大潜力。模拟光学计算机创新性地将三维光学系统与模拟电子设备有效结合,通过实现快速的固定点搜索机制,无需频繁的数字转换,有效提升计算速度和能效,成为人工智能推理和组合优化的理想加速平台。 数字计算体系结构在过去几十年通过摩尔定律实现了惊人的性能提升,但随着神经网络模型结构越来越复杂及组合优化问题规模不断扩大,传统数字硬件的能量消耗和数据传输瓶颈愈发明显。模拟计算,尤其是基于光学的计算方式,因其内存与计算合一、并行度高且低能耗等优势,引发了学术界和工业界的强烈关注。模拟光学计算机充分利用光的高并行性,实现大规模矩阵与向量乘法,这对神经网络推理和优化算法的核心计算步骤至关重要。
模拟光学计算机的核心理念为固定点抽象,即通过反馈回路迭代更新系统状态,向稳定状态收敛,代表问题的解。光学部分利用微型光电二极管(microLED)阵列作为输入激活信号的载体,空间光调制器(SLM)承载权重信息,通过光的强度调制完成矩阵乘法,光信号通过光电探测器转换为电信号后,由模拟电子电路执行非线性变换、退火和其他数学运算。整个过程无需中断为数字域转换,显著降低能耗,提高速度。 目前发布的模拟光学计算机已实现16维状态空间的硬件样机,支持256个权重的神经网络推理和组合优化任务。为提升规模,采用时间复用方式与子问题分解方法,将模型扩展至4096权重,保证了硬件的可扩展性。此外,通过开发数字孪生模型(Digital Twin),精确模拟和校准实际硬件表现,确保训练结果与硬件推理的一致性,降低了模型部署的门槛。
在机器学习推理领域,模拟光学计算机特别适合带有递归推理能力的平衡态神经网络和深度平衡模型。这些模型通过固定点迭代寻找网络的稳定状态,内在具备计算密集且迭代深度动态调整的特性,传统数字计算受限于能耗及延迟,应用表现受限。模拟光学计算机的反馈迭代和固定点算法恰好吻合这类模型的计算特征,实现数百纳秒级别的推理延迟,且高达99%以上的推理准确率,显示出优越的噪声鲁棒性和泛化性能。 非线性回归同样得益于模拟硬件的高度并行和模拟非线性函数实现,尽管模拟计算容易被噪声影响,但通过多次采样及迭代稳定过程,成功完成了基于高斯曲线和正弦函数的复杂拟合任务。与传统线性映射层相比,模拟光学计算机的内置非线性和自回归结构,提高了模型表达能力和拟合精度,拓展了模拟计算在回归问题上的应用场景。 组合优化是现实世界复杂问题的核心,例如金融交易结算和医疗影像重建中涉及的各种变量的最优配置。
模拟光学计算机支持二次无约束混合优化(QUMO)范式,该范式结合了二值与连续变量,能够灵活表达多种实际约束和目标函数。相较于传统的纯二值优化,QUMO在压缩感知和资金结算问题中表现出更高的实用性和优化效率。 在医疗图像领域,模拟光学计算机基于QUMO框架成功实现了磁共振成像的压缩感知重建。通过将图像稀疏表示与数据保真项结合,AOC能够恢复缺失测量下的高质量图像。首先在尺寸为32×32像素的Shepp-Logan幻影图像线条重建中体现出优异的重建误差,随后在真实脑部MRI数据的320×320像素重建中实现了较低的平均方差误差,显著缩短传统成像时间,缓解病患不适。 金融交易结算问题同样展示了AOC在优化领域的潜力。
该问题涉及批量证券交易的最大化结算数目,但受限于法律和信用约束,成为NP难题。将其转化为QUMO实例后,AOC在实际规模的41变量场景中,仅用几轮块坐标下降迭代即可找到全局最优解,成功兑现了其强大优化能力。更小规模的真实交易场景实验显示,AOC硬件在100%成功率下优于现阶段量子硬件的表现,体现了模拟光学计算机实际应用的竞争优势。 针对更大规模、更复杂的合成QUMO和QUBO问题,AOC硬件展现出良好的加速效果和高达95%以上的最优目标邻近率。通过多次模拟和迭代,确保了解的稳定性和精度。数字孪生模型进一步证明AOC方法在QPLIB等公开优化库中的卓越表现,相较于知名商业优化器Gurobi在复杂约束实例中快1000倍,甚至发现多项当前最优解,显示了硬件潜力与算法协同的巨大优势。
从硬件设计视角看,利用三维光学系统实现光线的高效汇聚与扩散,搭配成熟工艺的聚集微型LED与光电探测器,实现了极高的光学矩阵乘法并行度。结合灵活可编程的液晶空间光调制器存储权重,确保权重范围准确,支持高位深的量化保证。模拟电子电路自适应地完成非线性和反馈环节,有效抑制噪声与误差,确保迭代稳定收敛。该架构融合光学与电子两大优势,为突破数字范式,推动未来计算装置创新奠定坚实基础。 大规模系统设计方面,利用模块化架构管理百万至亿级权重规模,每个模块含数千万矩阵权重,优化的3D堆叠光学路径搭配集成模拟电子单元,实现系统级高吞吐与低延迟。相较于平面光学组件尺寸限制,三维光学设计不仅解决了集成密度难题,更降低了对相干光源极端路径稳定性的要求,显著提升制造工艺的可行性与产能规模。
模拟光学计算机预计在8比特精度水平可实现500 TOPS/W的能效,比当前顶级GPU提高百倍,为应对数据中心及边缘智能应用的绿色计算需求提供突破口。随着硬件规模与集成水平不断提升,AOC有望广泛应用于大规模深度学习模型推理、高速组合优化求解以及未来人工智能领域的新型算法支持。 除硬件技术创新外,AOC体系倡导硬件与算法协同设计理念,促进模拟计算抽象层的统一与优化,有助于新型神经网络模型和优化算法的产生。固定点迭代机制不仅提高计算效率,也增强对模拟噪声的鲁棒性。通过AOC数字孪生实现精准硬件仿真,消除传统模拟硬件在模型训练与部署间的鸿沟,推动量产应用的商业化进程。 综上所述,模拟光学计算机以其天然并行、低能耗及反馈迭代固定点计算优势,正引领人工智能推理和组合优化计算架构的变革。
它为未来大规模智能计算提供了可持续、高效且灵活的解决方案。随着制造工艺成熟和产业生态完善,模拟光学计算机未来将在智能医疗、金融服务和科学研究等关键领域发挥深远影响,开启智能计算新时代的新篇章。 。
