如今,人工智能(AI)和组合优化已成为推动科学研究和产业发展的核心技术,广泛应用于图像识别、语言处理、医疗诊断、金融风险控制等领域。然而,传统的数字计算架构在面对日益增长的能耗需求和计算复杂度时,显露出明显的性能瓶颈。尤其是在处理大规模神经网络推理或复杂优化问题时,数字芯片的能效比和速度受限于数据移动和中间数字转换流程。与此形成鲜明对比的是,类比光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)利用光学的天然并行性以及模拟电子的高效算力,开辟了一条全新的计算路径。AOC通过在光学和模拟电子域内的迭代反馈,能够实现快速的固定点搜索,无需依赖繁琐的数字转换,极大地提升计算效率并增强抗噪声能力。其核心优势在于将矩阵-向量乘法任务完全交由光学器件完成,利用微型发光二极管阵列(microLED)发出光信号,再通过空间光调制器(SLM)对光强进行调制,最终由光电探测器将结果转换回电信号并交由模拟电子进行非线性变换与后续迭代操作。
该方式不仅避免了传统数字计算中频繁的位移和存储瓶颈,也兼顾了非线性和递归计算的复杂需求。AOC架构的独特设计结合了三维光学系统,实现了光信号的高效三维扇出和扇入,使得大规模矩阵运算具备天然的扩展潜力,远超市面上多数平面光学架构的单层容量限制。相较于全数字加速器,AOC在8位精度下的理论运算效率可达500万亿次每秒每瓦特,是当前领先GPU的百倍以上,显著降低了计算过程中的能耗与延迟。针对人工智能推理,AOC完美契合近年来兴起的平衡点神经网络(Equilibrium Models),这类模型本质上是递归网络,通过迭代寻找稳定状态来获得模型输出,计算量极大但逻辑简单,非常适合模拟和类比计算硬件。通过整合输入和输出投影层,AOC成功实现了对MNIST和Fashion-MNIST视觉数据集的分类,以及对复杂非线性函数的高精度回归,高保真度的数字孪生系统(AOC-DT)确保训练阶段与硬件推理的无缝衔接。该模型还具备自然的递归推理能力和动态推理时间,即根据输入难度动态调整迭代次数,增强了泛化能力与对分布外数据的鲁棒性。
另一方面,AOC在组合优化领域的优势同样显著。通过采用灵活的二次无约束混合优化(QUMO)框架,结合二进制和连续变量的混合表达,AOC能有效地表现和解决带线性约束的复杂优化问题。传统的二进制优化往往需要大量辅助变量和复杂映射,而QUMO的大幅降低了变量数量,提高了算法的实用性和可拓展性。在医疗领域,以磁共振成像(MRI)为例,AOC通过解决压缩感知中基于ℓ0范数的最优化问题,成功实现了对高分辨率脑部图像的高质量重构,助力缩短扫描时间并提升患者体验。金融领域同样受益于AOC强大的组合优化能力,针对多方多资产的交易结算问题,AOC能够高效地确定最优结算方案,解决实际操作中的法律与信用约束,大幅提升结算流程的效率和安全性。现有的小规模AOC硬件支持16变量状态向量,256权重矩阵,通过时间复用技术扩展到4,096权重。
此外,利用模块化设计理念和三维光学技术,未来AOC有潜力扩展到数亿乃至数十亿权重规模,满足更加复杂的工业级AI和优化需求。模块化的设计允许多个光学单元协作实现更大规模的矩阵运算,同时结合集成模拟电子电路组成三维网络架构,保障了系统的灵活性和可维护性。硬件实现方面,AOC核心组件均采用成熟的消费级技术制造,包括微型LED阵列、反射式液晶空间光调制器和高频光电探测器,搭配先进的模拟放大与非线性电子电路,确保了系统的稳定性和响应速度。操作频率达到数GHz,典型迭代延迟仅为数十纳秒,迭代完成时间短至微秒级别,远超当前多数数字计算设备。噪声抑制与误差校正方案得益于固定点迭代方法的吸引子特性,使得系统即使面临模拟硬件的固有变动,依然能够收敛至准确解,保证计算结果的一致性和可靠性。该技术标志着计算范式向能效极致优化迈出坚实的一步,其前景不仅限于AI和优化,还可能引领新一代光子与模拟电子混合计算方案的发展。
展望未来,AOC有望助力打造环境友好型、低延迟且高度可扩展的智能计算平台。从根本上打破数字计算中"冯·诺依曼瓶颈",将计算与存储的界限融合,促进算法与硬件的协同设计,推动类脑智能、实时决策支持、超大规模数据分析的发展。总而言之,类比光学计算机以其创新的架构、高效的计算机制和广泛的应用潜力,成为破解现代计算挑战的重要路径。它不仅提升了人工智能推理和组合优化的效率,也为实现可持续且高速的信息处理打开了新局面。随着技术不断成熟与规模化发展,AOC将深刻改变AI计算生态,促进更多领域的智能化升级,为未来数字世界的智能基石奠定坚实基础。 。
