光學(xué)計(jì)算在21世紀(jì)初重新引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的興趣，其中很多研究性趣都集中在用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的專(zhuān)用光學(xué)計(jì)算機(jī)上。自20世紀(jì)60年代以來(lái)，光學(xué)計(jì)算一直是周期性研究的話(huà)題，例如20世紀(jì)80年代和90年代初的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)提出了各種各樣的光學(xué)計(jì)算方案和架構(gòu)。

鑒于此，近日來(lái)自美國(guó)康奈爾大學(xué)的Peter L. McMahon教授在Nature Reviews Physics上以The physics of optical computing為題發(fā)表綜述文章，系統(tǒng)地解釋了為什么和如何光學(xué)可能比電子學(xué)在計(jì)算方面具有速度或能源效率優(yōu)勢(shì)，列舉了在設(shè)計(jì)光學(xué)計(jì)算機(jī)時(shí)可以利用的11個(gè)光學(xué)特性。同時(shí)，文章指出，光速快不是光學(xué)用于計(jì)算的關(guān)鍵區(qū)別性物理特性。要理解光計(jì)算優(yōu)勢(shì)來(lái)自哪里，需要更細(xì)致的考慮。文章討論了如何通過(guò)仔細(xì)設(shè)計(jì)利用光計(jì)算的11個(gè)特性中來(lái)獲得優(yōu)于最先進(jìn)電子處理器的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)避免傳統(tǒng)觀(guān)念中的一些陷阱。

圖1. 光計(jì)算的三大優(yōu)勢(shì)：低延遲、高通量和低能耗。

圖源：Nat Rev Phys?5, 717–734 (2023).? ? ? ? ?

由于電子計(jì)算機(jī)在某些任務(wù)上的性能限制，自21世紀(jì)初以來(lái)，光學(xué)計(jì)算在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界重新引起了人們的興趣。

這篇文章列舉并討論了光學(xué)和光學(xué)計(jì)算可以帶來(lái)優(yōu)勢(shì)的11個(gè)特點(diǎn)。任何想要在實(shí)踐中獲得優(yōu)勢(shì)的光學(xué)計(jì)算機(jī)，都需要利用這11個(gè)特點(diǎn)中的一個(gè)或多個(gè)。明確列出這些特點(diǎn)有助于明確光學(xué)計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)者需要利用的元素。它還允許研究人員系統(tǒng)地識(shí)別不同提議的光學(xué)計(jì)算機(jī)背后的基本物理原理，幫助他們分析可以期望獲得的優(yōu)勢(shì)以及如何通過(guò)利用更多的特點(diǎn)來(lái)改進(jìn)設(shè)計(jì)。成功設(shè)計(jì)光學(xué)計(jì)算機(jī)必須仔細(xì)規(guī)劃以避免可能超過(guò)光學(xué)的瓶頸或開(kāi)銷(xiāo)。本文還討論了一些可能出現(xiàn)的陷阱以及如何避免這些陷阱的方法。

不過(guò)，現(xiàn)在試圖用光學(xué)構(gòu)建高性能通用處理器仍然遙不可及。目前，專(zhuān)用光學(xué)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，科學(xué)計(jì)算，組合優(yōu)化和密碼學(xué)。這四個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的算法基本過(guò)程都是矩陣向量乘法，這也是目前光學(xué)計(jì)算研究的主要目標(biāo)。傅里葉變換和卷積在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、科學(xué)計(jì)算和密碼學(xué)中都有應(yīng)用，因此在當(dāng)前的研究中占據(jù)了重要地位。

光學(xué)相關(guān)器在過(guò)去幾十年的幾個(gè)時(shí)期都作為商業(yè)產(chǎn)品發(fā)布，因此即使在商業(yè)上也不是一個(gè)新方向，但已經(jīng)得到了振興。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算中，也有大量的工作致力于設(shè)計(jì)并非專(zhuān)門(mén)針對(duì)矩陣向量乘法或卷積的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這四個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的共同點(diǎn)是，光學(xué)計(jì)算機(jī)執(zhí)行子程序即使存在一些誤差（噪聲）仍然是有用的。這個(gè)因素非常重要，因?yàn)槿魏文M計(jì)算機(jī)（包括模擬光學(xué)計(jì)算機(jī)）都難以實(shí)現(xiàn)超過(guò)10位的精度，所以模擬光學(xué)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用應(yīng)該對(duì)這種級(jí)別的噪聲具有魯棒性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合，因?yàn)橹辽僭谕茢啵ǘ皇怯?xùn)練）期間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度不會(huì)下降太多，即使它們僅限于使用少于8位精度的整數(shù)算術(shù)。任何模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（包括模擬光學(xué)處理器）的一個(gè)問(wèn)題是執(zhí)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)可能會(huì)積累誤差。最近對(duì)此進(jìn)行了理論分析，結(jié)論是即使存在相關(guān)性噪聲，也可以減輕有害影響的積累。不相關(guān)的噪聲只會(huì)導(dǎo)致有效精度降低的噪聲。

圖2. 光系統(tǒng)中的信號(hào)傳輸。

圖源：Nat Rev Phys?5, 717–734 (2023).

文章主要分析了光學(xué)計(jì)算機(jī)在設(shè)計(jì)時(shí)的三個(gè)主要性能指標(biāo)：延遲、吞吐量和能量效率。作者指出，設(shè)計(jì)光學(xué)計(jì)算機(jī)的目標(biāo)應(yīng)取決于用戶(hù)的特定需求，但光學(xué)技術(shù)可能在這三個(gè)指標(biāo)上都能提供優(yōu)勢(shì)。

作者提到，除了這三個(gè)指標(biāo)外，還有諸如尺寸、魯棒性、成本、安全性（對(duì)黑客攻擊的易感性）和準(zhǔn)確性等其他重要的計(jì)算機(jī)性能指標(biāo)。作者指出，沒(méi)有理由相信光學(xué)計(jì)算機(jī)可以提供比所有可能的電子計(jì)算機(jī)更高的準(zhǔn)確性，因此準(zhǔn)確性不是光學(xué)計(jì)算機(jī)具有優(yōu)勢(shì)的指標(biāo)。相反，光計(jì)算通常的目標(biāo)是在特定精度下實(shí)現(xiàn)延遲、吞吐量或能量效率的優(yōu)勢(shì)。其他指標(biāo)為光學(xué)計(jì)算機(jī)在一些特定使用案例中具有競(jìng)爭(zhēng)力提供了其他約束條件。

作者使用一個(gè)特定的計(jì)算示例——機(jī)器學(xué)習(xí)推理（更具體的是圖像中的面部識(shí)別）來(lái)簡(jiǎn)要描述這些指標(biāo)。延遲（也稱(chēng)為延遲）是指計(jì)算機(jī)從接收到輸入圖像的那一刻起，預(yù)測(cè)圖像中人物姓名所需的時(shí)間。吞吐量是指每秒可以執(zhí)行多少次推理，對(duì)于圖像中的面部識(shí)別，吞吐量指標(biāo)是每秒處理的圖像數(shù)量。需要注意的是，在一般情況下，（1/延遲）≠吞吐量；通過(guò)流水線(xiàn)作業(yè)，吞吐量可以遠(yuǎn)高于延遲的倒數(shù)?？梢灶?lèi)比一個(gè)制造汽車(chē)的工廠(chǎng)使用流水線(xiàn)（管道）進(jìn)行生產(chǎn)：從開(kāi)始到結(jié)束，工廠(chǎng)可能需要1天來(lái)制造一輛汽車(chē)（延遲），但每天可以生產(chǎn)出數(shù)百輛汽車(chē)（吞吐量）。能量效率是指計(jì)算機(jī)完成一次推理計(jì)算所使用的能量。

作者認(rèn)為，構(gòu)建在吞吐量或能量效率（或兩者）方面在短期內(nèi)比電子處理器具有很大優(yōu)勢(shì)的光學(xué)處理器的最可能路線(xiàn)是，即利用大型空間并行性和近乎無(wú)耗動(dòng)的動(dòng)力學(xué)構(gòu)建一個(gè)自由空間光學(xué)矩陣-向量乘法器。如果光學(xué)矩陣-向量乘法器的輸入是光學(xué)信號(hào)，例如作為視覺(jué)場(chǎng)景的預(yù)處理器使用時(shí)，它將更容易實(shí)現(xiàn)相對(duì)于電子解決方案的優(yōu)勢(shì)。此外，作者還提到還有其他吸引人的光學(xué)處理器架構(gòu)，包括基于光子集成電路的系統(tǒng)和涉及頻率復(fù)用而非空間復(fù)用或額外復(fù)用的系統(tǒng)，這些都非常值得追求。

圖3. 光系統(tǒng)與電系統(tǒng)的不同之處。

圖源：Nat Rev Phys?5, 717–734 (2023).? ? ? ? ?

利用光學(xué)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)算處理和數(shù)據(jù)傳輸?shù)募夹g(shù)和設(shè)備的光計(jì)算，具有二維并行處理、高速度、大容量、空間傳輸和抗電磁干擾等優(yōu)點(diǎn)，一般可歸納為數(shù)字光計(jì)算和模擬－數(shù)字光計(jì)算。在數(shù)字光計(jì)算中，光存儲(chǔ)、光互聯(lián)和光處理器等技術(shù)被考慮使用。然而，全光計(jì)算的器件在技術(shù)上尚不成熟，還沒(méi)有公認(rèn)的全光數(shù)字處理器體系結(jié)構(gòu)。光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是光計(jì)算的一種應(yīng)用，主要特點(diǎn)是群并行性、高互連密度、聯(lián)想和容錯(cuò)，主要的研究?jī)?nèi)容是通過(guò)光學(xué)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

然而，光計(jì)算技術(shù)的發(fā)展也面臨一些挑戰(zhàn)。例如，光計(jì)算的成本較高，穩(wěn)定性較差，光信號(hào)干擾等問(wèn)題需要克服。此外，還需要進(jìn)一步研究和開(kāi)發(fā)高效的光學(xué)器件和光處理器，以提高光計(jì)算的性能和可靠性。

文章最后指出，構(gòu)建在任何指標(biāo)上優(yōu)于電子計(jì)算機(jī)的光學(xué)計(jì)算機(jī)都是具有挑戰(zhàn)性的，因?yàn)楝F(xiàn)在電子處理器已經(jīng)非常先進(jìn)。然而，光學(xué)計(jì)算物理學(xué)有望通過(guò)仔細(xì)設(shè)計(jì)光學(xué)計(jì)算機(jī)，為某些類(lèi)別的任務(wù)提供數(shù)個(gè)數(shù)量級(jí)的優(yōu)勢(shì)，特別是對(duì)于那些已經(jīng)以光學(xué)格式存在的數(shù)據(jù)或具有非常高的計(jì)算與數(shù)據(jù)比的任務(wù)。? ? ? ? ?

參考文獻(xiàn)：McMahon, P.L. The physics of optical computing.?Nat Rev Phys?5, 717–734 (2023).

https://doi.org/10.1038/s42254-023-00645-5