随着人工智能技术的飞速发展以及组合优化问题在科学和工业中的广泛应用,传统数字计算面临着日益严峻的能耗与性能瓶颈。模拟光学计算机作为一项创新的非传统计算技术,正引起学术界和产业界的极大关注,以其独特的硬件架构和计算方式,为解决复杂计算任务提供了全新思路。模拟光学计算机结合光学和模拟电子技术,通过迭代的固定点搜索算法,能够在一个统一的平台上同时加速人工智能推理与组合优化问题,实现了数字计算难以企及的效率与速度提升。模拟光学计算机的核心优势之一是其无需数字转换的数据处理模式,光学部分负责矩阵向量乘法计算,模拟电子部分执行非线性变换及反馈调节,从而大幅降低能耗,提升计算速度。采用三维光学结构的设计允许大规模矩阵运算的并行处理,同时避免了传统二维光学系统在芯片面积和路径设计上的限制,为未来大规模计算提供了坚实的硬件基础。模拟光学计算机以固定点迭代为核心思想,通过持续迭代更新系统状态,逐步收敛到问题的解决方案。
在机器学习领域,这种架构特别适合用于执行神经网络中的迭代平衡模型,如深度平衡网络,能够支持递归推理并具备动态计算深度,显著提升模型的泛化能力和推理效率。其固定点特性天然具备抗模拟噪声的能力,从硬件角度缓解模拟不确定性的挑战。组合优化方面,模拟光学计算机实现了二次无约束混合优化(QUMO)问题的高效解算,灵活地同时处理二元和连续变量,极大扩展了可应用问题的种类和规模。通过模拟光学计算机,研究团队成功解决了医学图像重建和金融交易结算等复杂实际场景,表现出优异的解决方案质量和速度。医学图像重建中,利用QUMO模型有效地执行压缩感知,克服了传统ℓ1范数方法的局限性,提升了图像质量和扫描速度。金融交易结算问题本质是离散优化,模拟光学计算机能快速优化交易的最大量结算方案,展现了其应用于高负载实际金融业务的潜力。
为了保证模拟光学计算机的计算精度和实用性,研究者们采用了数字孪生技术,即基于硬件特性打造高保真数字模型,在训练阶段优化神经网络权重和优化算法参数,并将其无缝映射至模拟硬件执行,实现数字与模拟的无缝协同。当前实验模拟光学计算机运算规模虽有限(如256个权重的神经网络模型或64变量的优化实例),但通过时间复用和分解技术,可扩展至数千甚至数百万级权重规模,满足日益增长的计算需求。硬件组件选用成熟而具备大规模生产潜力的消费级光电子元件,如microLED阵列、空间光调制器和高速光电探测器,结合模拟电子电路,形成高度集成化模块,具备向三维光学系统演进的可能,支持未来跨量级扩展。模拟光学计算机的理论与实际运行显示,其能效可达500兆亿次操作每瓦特,远超当前主流GPU的性能,标志着绿色计算的突破性进展。在传播路径匹配相对宽松的条件下,采用非相干光源(microLED)既保证了制造简化,又降低了系统设计难度,展现其在规模化应用中明显的实用优势。尽管模拟硬件本质面临噪声和误差问题,但借助固定点迭代的稳定收敛特性和巧妙的硬件设计,模拟光学计算机实现了高度的噪声容忍和鲁棒性,保障计算结果的准确性和可靠性。
该系统也为未来更复杂的计算模式和非线性算子提供了扩展空间,有望支持如生成式模型推理、动态序列处理以及更丰富的优化范式。展望未来,模拟光学计算机的规模化和模块化架构将使其在人工智能和组合优化领域发挥关键作用。结合分布式多模块协同工作方式,可实现处理数十亿权重规模的神经网络和数百万人类规模的优化变量,满足医学影像、金融科技、大规模语言模型和复杂工业优化等多样化应用需求。硬件与算法的协同设计(co-design)理念贯穿模拟光学计算机的发展,通过同步优化软硬件,最大限度发挥计算效率,推动人工智能算法与物理实现的深度融合。模拟光学计算机引领了一场计算范式的革新,重新定义了高效、可持续计算的未来方向。它不仅为突破数字计算瓶颈提供了新路径,也激发了光学、电子和计算机科学跨界合作的创新潜力。
随着技术成熟与产业化推进,模拟光学计算有望成为下一代人工智能推理和复杂优化任务的主流加速器,催生智能时代的绿色计算新篇章。总结来看,模拟光学计算机以其独特的混合光电子体系、固定点迭代算法及对实际应用的深入支持,不仅在理论和实验层面展现出卓越实力,且在解决AI推理和组合优化这两大关键计算难题上实现了突破。通过集成成熟光电子器件和模拟电子电路,及数字孪生技术的加持,模拟光学计算机在实现快速、高效、低能耗计算方面具有巨大潜力。其应用涵盖图像分类、非线性回归、医学图像重建和金融交易优化等领域,展现出广泛的工业价值。未来的研发将聚焦于硬件缩小化、多模块协同及更复杂模型的适配,推动模拟光学计算机迈向规模化商用,助力构建更加智能、绿色和高效的数字世界。 。
