随着人工智能技术的飞速发展和实际应用的日益广泛,计算需求和能耗问题逐渐成为科技行业的重大挑战。传统数字计算机虽经历了数十年的性能提升,但在应对复杂的AI推理任务和大规模组合优化问题时,效率和能耗瓶颈日益显现。对此,模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)作为一种创新型计算平台,正引起业界的高度关注。它凭借结合三维光学与模拟电子技术的独特结构,实现在单一平台上高效进行AI推理和组合优化计算,展示出强劲的性能优势和广阔的应用前景。 模拟光学计算机的核心理念在于使用光学元件进行矩阵-向量乘法运算,并辅之以模拟电子线路完成非线性函数、加减和退火等关键操作。该系统通过快速的固定点搜索算法,在数十纳秒内完成一次迭代,避免了能量密集的数字-模拟转换,显著提高了计算速度和能效。
其架构利用光的天然并行性和高速传播特性,突破了传统数字计算对内存带宽和数据搬移的限制,实现了计算和存储的紧密耦合,直接在物理层面完成大规模线性变换。 在硬件组成上,AOC包含了微型发光二极管阵列作为光源,用于编码神经网络激活值或优化变量;空间光调制器负责存储权重矩阵并执行光强调制对应的权值乘法;光电探测器阵列实现光信号的加权求和,并将光信号转换为电信号供后续模拟电子处理。模拟电子部分承担非线性激活函数的实现、信号差分和退火操作等,维持系统状态向目标固定点收敛。这种光电子混合反馈架构使得迭代过程无需中间数字转换,在持续迭代的过程中自动抑制了模拟噪声,提升了计算的稳定性与鲁棒性。 固定点抽象是AOC强大功能的关键。它通过反复迭代执行状态向量的更新,寻找到一个稳定解,即固定点,既可被解读为神经网络的推理结果,也能代表组合优化问题的最优解。
该迭代公式融入了动量和退火机制,能有效逃离局部极小,找到全局最优解或逼近优良解。该思想归纳了经典的Hopfield网络和现代深度平衡模型,将深度推理与优化计算统一到同一个框架。特别值得注意的是,在AI推理方面,AOC适用于固定点模型如平衡网络,促进了动态深度和递归推理,提升了模型的泛化能力和推理效率。 在人工智能推理项目中,研究团队利用AOC实现了图像分类和非线性回归任务。以经典的手写数字识别MNIST数据集和时尚产品识别Fashion-MNIST为例,AOC实验验证了可通过微光发射器编码图像信息,空间光调制器完成权值加载与矩阵运算。经过迭代后,硬件实现的固定点状态接近数字模拟的理想解,分类准确率达到与软件模拟一致的水准。
在非线性回归任务中,AOC成功逼近高斯曲线与正弦曲线的拟合,表现出对连续值复杂函数的表征能力,充分展现了模拟光学计算机处理多样化机器学习任务的潜力。 在组合优化方面,AOC支持一种称为QUMO(Quadratic Unconstrained Mixed Optimization)的混合二进制与连续变量的通用凸优化框架。该框架较传统的QUBO模型表现出更高的表达能力,可通过较少辅助变量处理线性不等式约束,更贴合实际工业问题。该系统利用块坐标下降方法拆分大规模问题为子问题,逐步迭代优化,最终采集固定点解。实际案例涉及医学影像重建和金融交易结算。 影像重建领域中,利用AOC解决了基于压缩感知的稀疏重建任务。
传统压缩感知多依赖于l1范数凸优化,而AOC实现的l0范数优化则直接对非零像素数量进行惩罚,理论上更具理想稀疏性。AOC以64变量QUMO实例成功还原Shepp-Logan模拟图像片段,并扩展至超过20万个变量的脑部MRI图像重建。通过QUMO模型对带有高数据缺失的测量数据重建,AOC演示了处理复杂、大规模优化任务的能力和稳定性。 金融领域则聚焦于交易结算场景,在多方、多资产、多交易的大型问题中,传统优化方法难以高效求解。AOC将该问题转换为QUMO模型,利用模拟光学计算快速扫描解空间,并通过坐标下降算法进行变量分块及调优。在多个历史与模拟场景中,AOC硬件均能在几十微秒内找到最优或接近最优的解,且成功率超过了部分现有量子计算平台,显示出其在实际产业环境中的应用潜力。
为了保证硬件与算法的高度一致性,团队提出了数字孪生(Digital Twin)模拟系统AOC-DT,用以精确模拟硬件非理想特性及噪声行为。数字孪生不仅指导训练过程中的参数调整,同时为大规模问题的算法验证提供了可靠工具。在多个公开基准及真实应用中,AOC-DT表现出明显的加速优势,有时较商业优化软件Gurobi快上数百乃至数千倍,同时发现了更优解。 AOC的制造依托于成熟且具备规模优势的消费级光电元件,如高亮度微型LED、液晶空间光调制器和硅光电探测器阵列。与当前主要依赖二维平面布局的光学计算系统相比,AOC利用三维光学设计实现了光的高效俘获与传输,扩大了系统规模的可能性。微型LED作为近乎无相干的光源,其对光程匹配的要求远低于相干激光器,简化了制造难度并提高了系统鲁棒性。
未来,AOC有望通过模块化架构,组合多个微型光学计算单元,扩展至数亿至数十亿权重规模,满足主流深度学习模型和工业级优化问题的需求。每个模块集成微型LED阵列、SLM和光电探测阵列,配合3D堆叠模拟电子电路,实现高密度、高速的矩阵乘法及复杂非线性运算。预计整体能效可达500 TOPS每瓦,比当前主流GPU高出两百倍,推动算力革命迈向绿色可持续时代。 综上所述,模拟光学计算机作为下一代计算框架,为人工智能推理和组合优化带来了范式级变革。它不仅以极低的能耗和极快的计算速度解决了传统数字计算无法高效处理的问题,还搭载了统一的固定点迭代理论,为机器学习和优化算法的融合提供了理论与实践基础。随着硬件规模的不断扩大和配套算法的日益成熟,AOC有望广泛应用于医疗影像处理、金融交易优化、复杂系统仿真及智能自动化等多个领域,推动数字经济和智能社会的深入发展。
未来,模拟光学计算机将成为高效、可持续计算的关键技术之一,引领人类步入崭新的信息处理时代。 。
