随着人工智能与组合优化技术的广泛应用,数据处理与计算能力的需求日益攀升。然而,传统数字计算架构在能耗和速度方面面临天花板,亟需创新技术来突破瓶颈。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种融合先进光学元件与模拟电子技术的非传统计算平台,展现出巨大的潜力,不仅能够高速处理复杂的人工智能推理任务,还能高效解决实际应用中的组合优化问题。模拟光学计算机通过其独特的固定点搜索机制,避免了传统数字转换带来的能效损失,实现了在单一硬件平台上对两类典型计算任务的加速,为未来可持续计算铺平了道路。 模拟光学计算机的核心优势在于其硬件架构紧密结合算法设计。光学部分负责高效实现矩阵与向量的乘法运算,利用微小发光二极管阵列(microLED)作为光源,空间光调制器(SLM)编码权重系数,并通过光学系统进行高并行度、多维度的信息处理。
这种三维光学系统使得光信号在空间中得以自由扩展,大幅提升矩阵乘法的规模和效率。随后,光信号通过光电探测阵列转换为电信号,模拟电子部分完成非线性变换、加减运算以及退火过程,形成一个基于反馈回路的迭代更新机制。每次迭代的时间仅约20纳秒,确保了计算的高速运行。 与传统数字架构不同,模拟光学计算机完全摒弃了耗能的数字-模拟转换,最大程度利用物理信号的连续特性,提升噪声容忍度并高效追踪问题的固定点解。固定点抽象不仅统一了神经网络的推理与组合优化中的梯度下降过程,也使得该平台能够适配多样化的应用场景。从人工智能角度来看,模拟光学计算机支持最新兴起的计算受限型神经模型如深度平衡网络(DEQ),这类模型通过递归推理增强表达能力,在自适应推理深度和泛化能力上优于传统深度神经网络。
通过模拟光学计算机强大的迭代更新特性,平衡了计算资源与推理精度之间的冲突,实现了高效的模型推理。 针对组合优化问题,模拟光学计算机能够处理更为灵活且实际的二进制与连续变量混合问题,即二次无约束混合优化(QUMO)问题。相比传统的二进制优化(QUBO)模型,QUMO具备更强的表达能力,能够涵盖带有线性不等约束的实际工业问题,且映射成本显著降低。在医疗图像重构场景下,模拟光学计算机实现了基于压缩感知的优化求解方案,模拟ℓ0范数的稀疏惩罚,超越了传统ℓ1范数的限制,显著提升了MRI图像的重建质量与速度。同时,金融交易结算问题作为一类复杂NP难问题,也通过QUMO建模在模拟光学计算机上获得了高效且精准的解决,展现了其在跨行业实际应用中的广泛适用性。 实验方面,目前的模拟光学计算机硬件已能在16维状态空间上操作,支持多达4096个权重的模型推理任务,并通过时间复用技术实现更大规模模型。
实测结果显示,典型图像分类任务如MNIST和Fashion-MNIST的准确率与数字双胞胎仿真极为接近,充分验证了硬件与数字模型转换的高保真度。非线性回归任务中,模拟光学计算机也能精确拟合高斯和正弦波形,虽然噪声带来一定扰动,但通过多次采样与平均,可获得稳定的连续输出。优化任务中,硬件实现了多变量QUMO实例的快速收敛,解决实际工业规模的子问题,且在开环序列迭代次数控制下,能有效收敛达到全局最优或近似最优解。 从技术实现层面看,AOC采用成熟的消费级元件制造与组装工艺,确保了系统可扩展性和工业转化潜质。举例来说,当前系统中空间光调制器可支持百万级像素,单模块尺寸控制在数厘米量级,通过3D光学路径设计实现多模块连接,未来可实现亿级权重矩阵的加载与处理。功耗方面,模拟光学计算机预计可达到500TOPS/W的运算效率,是当前高端GPU的百倍水平,这一优势对于大规模AI模型和实时优化任务具有革命性意义。
此外,智能调节的退火机制和动量引入,提升了固定点搜索的稳定性与收敛速率,为非凸问题的优化提供了硬件级别算法支持。 未来发展方向包括进一步集成电学与光学模块,实现更紧密的3D封装,提升信号完整性及系统容错能力。同时,算法层面将持续优化平衡迭代次数和能耗的架构,打造适配更多AI模型和优化任务的软硬件生态。除此之外,模拟光学计算机在强化学习、序列模型推理、图神经网络等前沿领域均展现潜在的应用空间,特别是在对算力与能效有极高要求的边缘计算和智能设备中。 模拟光学计算机的引入带来了计算范式的变革,其以独有的光电子混合计算方式,突破了冯·诺依曼瓶颈,消弭了传统数字计算中的存储与计算分离问题,同时大幅降低了能耗和延迟。在全球范围推崇绿色计算与可持续发展的背景下,模拟光学计算机为AI技术与工业优化注入了新的活力。
作为加速AI推理与解决复杂优化难题的新一代平台,其普及与成熟有望引领智能科技迈入一个高效、环保而强大的新时代。 。
