算力、算法和數(shù)據(jù)：人工智能發(fā)展的“三駕馬車"

以深度學(xué)習(xí)為核心的人工智能正在推動人類社會向著智能時(shí)代不斷邁進(jìn)，而算力、算法和數(shù)據(jù)則是驅(qū)動人工智能發(fā)展的“三駕馬車"。其中，因芯片制程不斷逼近其物理極限，傳統(tǒng)電子計(jì)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(diǎn)以滿足智能時(shí)代的海量算力需求。由于深度學(xué)習(xí)中80%以上的計(jì)算都是矩陣-矩陣乘加運(yùn)算^[1]，而矩陣計(jì)算在傳統(tǒng)馮·諾伊曼型計(jì)算系統(tǒng)中運(yùn)行會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)訪存需求，這將導(dǎo)致計(jì)算能耗和機(jī)時(shí)顯著增長。如圖1所示，在解決算力不足的諸多技術(shù)路線中，光學(xué)以其高并行度、高能效比和高速度在構(gòu)建大規(guī)模矩陣-矩陣并行計(jì)算系統(tǒng)時(shí)具有巨大的優(yōu)勢。

圖1 “后摩爾時(shí)代"中尋找新的算力增長點(diǎn)的主要技術(shù)路徑

近年來光計(jì)算領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了許多激動人心的研究成果和進(jìn)展。然而，光計(jì)算的計(jì)算精度和控制精度遠(yuǎn)不如電子計(jì)算，仿效傳統(tǒng)電子計(jì)算構(gòu)建光計(jì)算系統(tǒng)可能仍然存在相當(dāng)難度。因此，本文試圖從模擬和數(shù)字光計(jì)算模式的角度出發(fā)對光計(jì)算技術(shù)及架構(gòu)進(jìn)行較為全面的討論，回顧和探討了光計(jì)算在不同發(fā)展時(shí)期所取得的主要進(jìn)展及其代表性成果，總結(jié)了模擬和數(shù)字光計(jì)算技術(shù)各自的特點(diǎn)，并通過對主要模擬和數(shù)字光計(jì)算架構(gòu)的分析指出當(dāng)前光計(jì)算發(fā)展所面臨的困境，展望了光計(jì)算未來的發(fā)展趨勢和方向。

主流光計(jì)算架構(gòu)進(jìn)展

1. 近年來主流光計(jì)算架構(gòu)

目前主流光計(jì)算架構(gòu)按其技術(shù)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(huán)諧振器、波導(dǎo)調(diào)制器等基本單元器件實(shí)現(xiàn)矢量-矩陣乘法、導(dǎo)向邏輯、伊辛機(jī)、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及儲備池計(jì)算等。自由空間互連式光計(jì)算方案主要基于空間光場調(diào)制實(shí)現(xiàn)光學(xué)點(diǎn)乘、卷積、相關(guān)及光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等運(yùn)算，包括斯坦佛矢量-矩陣乘法器、衍射光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、傅里葉光學(xué)濾波系統(tǒng)、智能超材料、陰影投影架構(gòu)等。

對于平面集成式方案而言，近年來隨著加工工藝的進(jìn)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(fā)展和巨大突破，特別是硅基光電子技術(shù)以和CMOS高度兼容的優(yōu)勢已經(jīng)在光互連、高速光通信、MEOMS等各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但必須指出的是，集成光子器件的尺寸仍然遠(yuǎn)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(dǎo)致集成光計(jì)算方案的算力難以通過持續(xù)增加芯片規(guī)模的方式進(jìn)行大幅度提升，意味著集成光計(jì)算方案要盡可能通過擴(kuò)展其他維度來增加算力，如波分復(fù)用、偏振復(fù)用等。

對于自由空間光計(jì)算方案而言，可以通過高密度的光互連（數(shù)百萬像素的空間光調(diào)制器）實(shí)現(xiàn)二維平面間光場信號的多維調(diào)控，從而實(shí)現(xiàn)更高的算力。但是其計(jì)算速度嚴(yán)重受限于現(xiàn)有空間光調(diào)制器（主要面向顯示光學(xué)應(yīng)用而非計(jì)算）的數(shù)據(jù)加載速度和刷新頻率。除此，自由空間光計(jì)算系統(tǒng)體積龐大，難以在人工智能邊緣端進(jìn)行實(shí)際部署。這意味著自由空間光計(jì)算方案需要進(jìn)一步提高集成度，如采用平板集成式空間光學(xué)系統(tǒng)（類似AR、VR等光引擎）實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)小型化。

圖3 光計(jì)算發(fā)展模式及主要技術(shù)概覽

3. 多成像投影架構(gòu)

周常河課題組多年來在達(dá)曼光柵及其應(yīng)用、大尺寸高精度光柵制備和成套光刻工藝優(yōu)化、皮米光學(xué)等領(lǐng)域積累了大量原創(chuàng)性技術(shù)成果，并在國內(nèi)某公司的大力資助下成功構(gòu)建了基于多成像投影架構(gòu)的達(dá)曼光學(xué)矩陣計(jì)算系統(tǒng)[9]。如圖4所示，其核心是采用達(dá)曼光柵實(shí)現(xiàn)輸入矩陣的并行復(fù)制和平移，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)光學(xué)并行卷積計(jì)算。通過選擇合適的編碼、解碼方案，該系統(tǒng)有望兼顧模擬、數(shù)字兩種體系的優(yōu)勢從而適用于不同的應(yīng)用場景。通過結(jié)合微光學(xué)投影系統(tǒng)、折衍射光學(xué)元件以及并行電子控制系統(tǒng)，有望進(jìn)一步構(gòu)造具有高帶寬、消色差能力的高性能光學(xué)計(jì)算系統(tǒng)^[10]。然而，目前面向顯示光學(xué)應(yīng)用開發(fā)的有源空間光學(xué)器件的刷新頻率、線性度和探測相機(jī)的動態(tài)范圍仍然不夠高，這在一定程度上制約著光計(jì)算的計(jì)算精度和速度。除此，光學(xué)非線性器件的研究仍不成熟，這對于構(gòu)建實(shí)用、完整的全光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然存在限制。

圖4 基于多成像投影架構(gòu)的達(dá)曼光學(xué)計(jì)算系統(tǒng)

光計(jì)算發(fā)展，有望加速智能時(shí)代的到來

通過對模擬和數(shù)字光計(jì)算模式的討論可以看到，對于光計(jì)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(jì)算一樣通過級聯(lián)多個(gè)晶體管并使其穩(wěn)定工作在指定的狀態(tài)而得到規(guī)模更大的計(jì)算系統(tǒng)。然而，正因?yàn)楣庾又g缺乏相互作用，才使得不同維度的光信號得以并行復(fù)用以使信息容量倍增，如光通信中的波分復(fù)用、頻分復(fù)用、模分復(fù)用等復(fù)用技術(shù)。也就是說，電子計(jì)算是在相對固定的芯片面積內(nèi)通過增加晶體管密度實(shí)現(xiàn)算力翻番，而光計(jì)算則應(yīng)該在集成度受限的前提下在固定的芯片面積內(nèi)通過復(fù)用多維度光場信息以實(shí)現(xiàn)超越電子計(jì)算的算力密度。

目前來看，光計(jì)算發(fā)展的重心應(yīng)該首先找到能夠充分發(fā)揮不同光計(jì)算架構(gòu)并行優(yōu)勢，同時(shí)電子計(jì)算難以發(fā)力的專用應(yīng)用場景。然后，開發(fā)出可以發(fā)揮光計(jì)算并行優(yōu)勢的光電設(shè)備，以及結(jié)合光子和電子各自優(yōu)勢的光電融合計(jì)算芯片?？傊鈱W(xué)并行矩陣計(jì)算的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用前景巨大，并且隨著相關(guān)技術(shù)的不斷突破，光學(xué)矩陣計(jì)算最終將和通用電子邏輯計(jì)算一起構(gòu)建具有算力和能效比的混合計(jì)算系統(tǒng)，進(jìn)而推動人類社會加速駛向智能時(shí)代。

參考文獻(xiàn)： 中國光學(xué)期刊網(wǎng)

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