光计算的发展趋势：模拟或数字？

算力、算法和数据：人工智能发展的“三驾马车"

以深度学习为核心的人工智能正在推动人类社会向着智能时代不断迈进，而算力、算法和数据则是驱动人工智能发展的“三驾马车"。其中，因芯片制程不断逼近其物理极限，传统电子计算的算力供给能力与人工智能催生出的巨大算力缺口之间的失配越来越大，这意味着我们亟需寻找新的算力增长点以满足智能时代的海量算力需求。由于深度学习中80%以上的计算都是矩阵-矩阵乘加运算^[1]，而矩阵计算在传统冯·诺伊曼型计算系统中运行会产生庞大的数据访存需求，这将导致计算能耗和机时显著增长。如图1所示，在解决算力不足的诸多技术路线中，光学以其高并行度、高能效比和高速度在构建大规模矩阵-矩阵并行计算系统时具有巨大的优势。

图1 “后摩尔时代"中寻找新的算力增长点的主要技术路径

近年来光计算领域已经涌现出了许多激动人心的研究成果和进展。然而，光计算的计算精度和控制精度远不如电子计算，仿效传统电子计算构建光计算系统可能仍然存在相当难度。因此，本文试图从模拟和数字光计算模式的角度出发对光计算技术及架构进行较为全面的讨论，回顾和探讨了光计算在不同发展时期所取得的主要进展及其代表性成果，总结了模拟和数字光计算技术各自的特点，并通过对主要模拟和数字光计算架构的分析指出当前光计算发展所面临的困境，展望了光计算未来的发展趋势和方向。

主流光计算架构进展

1. 近年来主流光计算架构

目前主流光计算架构按其技术路径大致可分为平面集成式和自由空间互连式两种，如图3所示。其中，平面集成式方案主要基于马赫-曾德干涉仪、微环谐振器、波导调制器等基本单元器件实现矢量-矩阵乘法、导向逻辑、伊辛机、脉冲神经网络及储备池计算等。自由空间互连式光计算方案主要基于空间光场调制实现光学点乘、卷积、相关及光学神经网络等运算，包括斯坦佛矢量-矩阵乘法器、衍射光学神经网络、傅里叶光学滤波系统、智能超材料、阴影投影架构等。

对于平面集成式方案而言，近年来随着加工工艺的进步，硅基、铟磷基、铌酸锂基、硫系玻璃等各种体系的集成光子器件得到了飞速发展和巨大突破，特别是硅基光电子技术以和CMOS高度兼容的优势已经在光互连、高速光通信、MEOMS等各领域得到广泛应用。但必须指出的是，集成光子器件的尺寸仍然远大于集成电路，且光子器件对工艺的敏感性、依赖性更高，这导致集成光计算方案的算力难以通过持续增加芯片规模的方式进行大幅度提升，意味着集成光计算方案要尽可能通过扩展其他维度来增加算力，如波分复用、偏振复用等。

对于自由空间光计算方案而言，可以通过高密度的光互连（数百万像素的空间光调制器）实现二维平面间光场信号的多维调控，从而实现更高的算力。但是其计算速度严重受限于现有空间光调制器（主要面向显示光学应用而非计算）的数据加载速度和刷新频率。除此，自由空间光计算系统体积庞大，难以在人工智能边缘端进行实际部署。这意味着自由空间光计算方案需要进一步提高集成度，如采用平板集成式空间光学系统（类似AR、VR等光引擎）实现系统小型化。

图3 光计算发展模式及主要技术概览

3. 多成像投影架构

周常河课题组多年来在达曼光栅及其应用、大尺寸高精度光栅制备和成套光刻工艺优化、皮米光学等领域积累了大量原创性技术成果，并在国内某公司的大力资助下成功构建了基于多成像投影架构的达曼光学矩阵计算系统[9]。如图4所示，其核心是采用达曼光栅实现输入矩阵的并行复制和平移，进而实现光学并行卷积计算。通过选择合适的编码、解码方案，该系统有望兼顾模拟、数字两种体系的优势从而适用于不同的应用场景。通过结合微光学投影系统、折衍射光学元件以及并行电子控制系统，有望进一步构造具有高带宽、消色差能力的高性能光学计算系统^[10]。然而，目前面向显示光学应用开发的有源空间光学器件的刷新频率、线性度和探测相机的动态范围仍然不够高，这在一定程度上制约着光计算的计算精度和速度。除此，光学非线性器件的研究仍不成熟，这对于构建实用、完整的全光神经网络仍然存在限制。

图4 基于多成像投影架构的达曼光学计算系统

光计算发展，有望加速智能时代的到来

通过对模拟和数字光计算模式的讨论可以看到，对于光计算而言，由于光子之间缺乏相互作用，目前仍然不能像电子计算一样通过级联多个晶体管并使其稳定工作在指定的状态而得到规模更大的计算系统。然而，正因为光子之间缺乏相互作用，才使得不同维度的光信号得以并行复用以使信息容量倍增，如光通信中的波分复用、频分复用、模分复用等复用技术。也就是说，电子计算是在相对固定的芯片面积内通过增加晶体管密度实现算力翻番，而光计算则应该在集成度受限的前提下在固定的芯片面积内通过复用多维度光场信息以实现超越电子计算的算力密度。

目前来看，光计算发展的重心应该首先找到能够充分发挥不同光计算架构并行优势，同时电子计算难以发力的专用应用场景。然后，开发出可以发挥光计算并行优势的光电设备，以及结合光子和电子各自优势的光电融合计算芯片。总之，光学并行矩阵计算的发展潜力和应用前景巨大，并且随着相关技术的不断突破，光学矩阵计算最终将和通用电子逻辑计算一起构建具有算力和能效比的混合计算系统，进而推动人类社会加速驶向智能时代。

参考文献： 中国光学期刊网

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