算力、算法和數據：人工智能發展的“三駕馬車"

以深度學習為核心的人工智能正在推動人類社會向著智能時代不斷邁進，而算力、算法和數據則是驅動人工智能發展的“三駕馬車"。其中，因芯片制程不斷逼近其物理極限，傳統電子計算的算力供給能力與人工智能催生出的巨大算力缺口之間的失配越來越大，這意味著我們亟需尋找新的算力增長點以滿足智能時代的海量算力需求。由于深度學習中80%以上的計算都是矩陣-矩陣乘加運算^[1]，而矩陣計算在傳統馮·諾伊曼型計算系統中運行會產生龐大的數據訪存需求，這將導致計算能耗和機時顯著增長。如圖1所示，在解決算力不足的諸多技術路線中，光學以其高并行度、高能效比和高速度在構建大規模矩陣-矩陣并行計算系統時具有巨大的優勢。

圖1 “后摩爾時代"中尋找新的算力增長點的主要技術路徑

近年來光計算領域已經涌現出了許多激動人心的研究成果和進展。然而，光計算的計算精度和控制精度遠不如電子計算，仿效傳統電子計算構建光計算系統可能仍然存在相當難度。因此，本文試圖從模擬和數字光計算模式的角度出發對光計算技術及架構進行較為全面的討論，回顧和探討了光計算在不同發展時期所取得的主要進展及其代表性成果，總結了模擬和數字光計算技術各自的特點，并通過對主要模擬和數字光計算架構的分析指出當前光計算發展所面臨的困境，展望了光計算未來的發展趨勢和方向。

主流光計算架構進展

1. 近年來主流光計算架構

目前主流光計算架構按其技術路徑大致可分為平面集成式和自由空間互連式兩種，如圖3所示。其中，平面集成式方案主要基于馬赫-曾德干涉儀、微環諧振器、波導調制器等基本單元器件實現矢量-矩陣乘法、導向邏輯、伊辛機、脈沖神經網絡及儲備池計算等。自由空間互連式光計算方案主要基于空間光場調制實現光學點乘、卷積、相關及光學神經網絡等運算，包括斯坦佛矢量-矩陣乘法器、衍射光學神經網絡、傅里葉光學濾波系統、智能超材料、陰影投影架構等。

對于平面集成式方案而言，近年來隨著加工工藝的進步，硅基、銦磷基、鈮酸鋰基、硫系玻璃等各種體系的集成光子器件得到了飛速發展和巨大突破，特別是硅基光電子技術以和CMOS高度兼容的優勢已經在光互連、高速光通信、MEOMS等各領域得到廣泛應用。但必須指出的是，集成光子器件的尺寸仍然遠大于集成電路，且光子器件對工藝的敏感性、依賴性更高，這導致集成光計算方案的算力難以通過持續增加芯片規模的方式進行大幅度提升，意味著集成光計算方案要盡可能通過擴展其他維度來增加算力，如波分復用、偏振復用等。

對于自由空間光計算方案而言，可以通過高密度的光互連（數百萬像素的空間光調制器）實現二維平面間光場信號的多維調控，從而實現更高的算力。但是其計算速度嚴重受限于現有空間光調制器（主要面向顯示光學應用而非計算）的數據加載速度和刷新頻率。除此，自由空間光計算系統體積龐大，難以在人工智能邊緣端進行實際部署。這意味著自由空間光計算方案需要進一步提高集成度，如采用平板集成式空間光學系統（類似AR、VR等光引擎）實現系統小型化。

圖3 光計算發展模式及主要技術概覽

3. 多成像投影架構

周常河課題組多年來在達曼光柵及其應用、大尺寸高精度光柵制備和成套光刻工藝優化、皮米光學等領域積累了大量原創性技術成果，并在國內某公司的大力資助下成功構建了基于多成像投影架構的達曼光學矩陣計算系統[9]。如圖4所示，其核心是采用達曼光柵實現輸入矩陣的并行復制和平移，進而實現光學并行卷積計算。通過選擇合適的編碼、解碼方案，該系統有望兼顧模擬、數字兩種體系的優勢從而適用于不同的應用場景。通過結合微光學投影系統、折衍射光學元件以及并行電子控制系統，有望進一步構造具有高帶寬、消色差能力的高性能光學計算系統^[10]。然而，目前面向顯示光學應用開發的有源空間光學器件的刷新頻率、線性度和探測相機的動態范圍仍然不夠高，這在一定程度上制約著光計算的計算精度和速度。除此，光學非線性器件的研究仍不成熟，這對于構建實用、完整的全光神經網絡仍然存在限制。

圖4 基于多成像投影架構的達曼光學計算系統

光計算發展，有望加速智能時代的到來

通過對模擬和數字光計算模式的討論可以看到，對于光計算而言，由于光子之間缺乏相互作用，目前仍然不能像電子計算一樣通過級聯多個晶體管并使其穩定工作在指定的狀態而得到規模更大的計算系統。然而，正因為光子之間缺乏相互作用，才使得不同維度的光信號得以并行復用以使信息容量倍增，如光通信中的波分復用、頻分復用、模分復用等復用技術。也就是說，電子計算是在相對固定的芯片面積內通過增加晶體管密度實現算力翻番，而光計算則應該在集成度受限的前提下在固定的芯片面積內通過復用多維度光場信息以實現超越電子計算的算力密度。

目前來看，光計算發展的重心應該首先找到能夠充分發揮不同光計算架構并行優勢，同時電子計算難以發力的專用應用場景。然后，開發出可以發揮光計算并行優勢的光電設備，以及結合光子和電子各自優勢的光電融合計算芯片。總之，光學并行矩陣計算的發展潛力和應用前景巨大，并且隨著相關技術的不斷突破，光學矩陣計算最終將和通用電子邏輯計算一起構建具有算力和能效比的混合計算系統，進而推動人類社會加速駛向智能時代。

參考文獻： 中國光學期刊網

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