数字光学计算机

数字光计算机

摘要：利用光计算固有的空间巨并行性、高频宽、无高频辐射和交叉干扰、灵活的空间互连和大容量信息存储等特性，弥补电子计算机的局限性，构建全光或者光电混合并行高性能计算机系统，可望满足军事、社会经济生活、科学研究等领域日益增长的海量计算需求。介绍了光计算、数字光计算机的研究现状，展望数字光计算机技术发展方向和困难。

关键字：光计算；数字光计算机；并行；算法；体系结构

0 引言

随着半导体工艺、材料科学和网络技术的发展，为了提高基于硅技术的电子计算机计算性能，采用了大量新技术，如：使用新材料（如：GaAs）和新的半导体工艺提高硅芯片的集成度；开发能同时采用超过10万颗处理器的超级计算机，计算速度达到数Tflop/s，甚至Pflop/s；新型晶体管结构（如：半导体量子效应器件）；片上系统（SoC, System on Chip）；超线程技术；无时钟芯片（Clockless Chip）、网格计算（Grid Computing）和云计算(Cloud Computing)等等，电子计算机的性能有了很大的提高。但仍然难以满足军事（如：核聚变反应堆模拟和雷达信号处理）、社会经济生活（如：长期数值天气预报、地震等自然灾害预测、社会经济现象的大规模仿真、各种大型建筑工程设施的结构分析、空间遥感和数字海洋所需的海量数据统计分析）、企业（Internet通信、信息安全和大型数据库信息处理）、和科学研究（如:生物基因技术研究）等日益增长的海量计算需求。另一方面，由于电子计算机存在着因电子本性造成的固有局限性，如：冯诺曼瓶颈、互连带宽窄和时钟歪斜等问题，限制了其计算能力的进一步提高。而且，处理器集成度的提高和超级电子计算机中微处理器数量的增多，将大幅度提高系统的复杂度和功耗。同时，功耗增大使得系统的发热量急剧上升，将会威胁到电子计算机系统的运行稳定性和可持续性，最终将导致电子计算机的投入产出比严重下降，且缺乏足够的适用性。

欧美等发达国家早已看出基于硅技术的电子计算机所面临问题的严重性，并视之为关系国家根本利益的战略性问题，投入大量的资金和人员进行包括量子计算、光计算/光电子计算和生物化学计算（包括DNA和分子计算）在内的各种新型“非硅”计算技术探索和研究[1]。

而光计算具有先天的空间巨并行性、高频宽、无高频辐射和交叉干扰性、空间互连的柔性、大容量信息存储和光波特性（例如相位、偏振、波长）的高度可用性等[2,3]，正好可以弥补电子计算机的局限性，因此，光计算机将成为下一代超并行、超高速、新型“非硅”计算机的一个主要的研究方向。

1 光计算

发掘光学在计算方面的功能是现代光学研究中的一个很重要的研究领域，最早可追溯到上世纪五十年代的傅里叶光学，那时开始注意到一个简单凸透镜的傅里叶变换性质。在20世纪60年代初，美国密西根大学创造性地利用光学傅里叶变换方法，借助于凸透镜完成了综合孔径雷达数据处理实验，奠定了并行光学模拟信息处理的基础。这种光学模拟信息处理系统，用光强表示信息，可实现图像的加、减、乘、除、卷积和相关等模拟计算，具有可高速并行处理二维图像数据和信息量大的特点，可应用于模式识别和复杂图像处理等领域，充分显示了光计算的优势，缺点是精度低通用性差。20世纪60年代到70年代，随着激光和激光器出现和迅猛发展，开始了以激光为信息载体的信息处理研究。70年代后期，美国斯坦福大学提出透镜阵列的光学矩阵运算，以离散的模拟量计算为基础。为了提高光学计算的精度和通用性，引入数字计算技术成为理所当然，同时还必须保留光学计算所固有的并行处理能力。因此，科学家和工程师们已开始设想利用光学技术和光学器件设计和制造全新的数字光计算机。最早揭开数字光计算机研究序幕的是美国麻省理工学院的A·索克等人，他们在1969年发表了关于光学双稳态定性原理的第一篇论文，奠定了光开关器件的理论基础[4-6]。

随着光学材料和光学器件在工艺和速度方面的突破性发展，20世纪80年代起，一个国际范围的数字光计算机研究热潮开始兴起，并正式使用“光计算”（Optical Computing）这个术语，开始数字光计算机的研究。一直到90年代后期，光计算和光计算机都是世界各国科学界顶礼膜拜的偶像，其中著名的研究机构有：国际上，美国的贝尔实验室、美国科罗拉多大学、英国瓦特大学、日本大阪大学等；国内，上海和西安光机所、天津大学、南开大学、浙江大学和吉林大学等。光计算的主要研究内容集中在以下几个方面：数字光（光电）计算器件、数字光计算的算法和结构、光互连、光通信、光存储、光联想存储和光神经网络、图像处理、光学模拟运算（主要是光学模式识别）和图像处理新方法（如：傅里叶分数变换、小波变换等）。这期间，光计算机研究者提出了一些光计算机的体系结构模型和数值运算算法，研制出光计算机所需的许多光学器件（如：自电光效应器件(Self Electrooptical Effect Device，SEED）、垂直腔面发射半导体激光器和实时空间光调制器等），开拓了光计算的一些应用领域（如：模式识别、图像处理和加密解密等），明确了光计算发展方向，即向光电混合方向发展，无论是计算系统还是器件都是如此[7-11]。

从20世纪90年代末期开始，光计算机研究者遭遇到如下困难：首先，没有合适的光学多稳态（双稳态）开关器件。光子之间不容易发生相互作用，所以很难实现光子控制光子。如果采用光－电－光或电－光－电来控制，必然会降低速度和增加能耗。虽然利用一些材料的非线性光学效应能实现光子控制光

子，但这些材料还不能在非线性系数和开关速度方面同时满足数字光计算机的建造逻辑门需求。第二，数字光学计算器件或尺寸大、或速度太慢、或是功耗太大，也难以满足光计算机的构建要求[12,13]。第三，没有能充分发挥光计算的空间巨并行能力、且简单易行的光计算体系结构。第四，没有合适的运算算法消除数值加减法运算中的进位/借位串行延时难题。因此，光计算和光计算机研究暂时进入低潮期。光计算研究的热点主要集中在自由空间光互连、基于非线性材料的全光逻辑门、和两维光学阵列器件（如：二维垂直空腔表面发射激光器VCSEL阵列等）等[14-22,50-53]。

21世纪以来，随着集成光学与光子学、电子学、材料科学和半导体技术的发展，以及光纤通信、VCD和DVD光学存储、超级计算机内处理器间的光学互连和液晶显示等应用不断提高对光学器件要求，促进了光学器件质量(尺寸、速度和功耗等方面) 大大提高；同时，新材料的问世也为光学器件的研制开辟了新途径。近年来，光计算和光计算机研究又引起国内外学术界和工业界关注。

2 数字光计算机

正如现代电子数字计算机建立在冯诺依曼体系结构、布尔逻辑算法、基于硅的超大规模集成电路的基础上一样，发展并行数字光计算机也首先必须开发能够充分发挥光的空间巨并行性、高频宽、无干扰性的体系结构、数字逻辑和算术运算算法及并行光学功能器件。

2．1 体系结构

体系结构是并行数字光计算机能充分利用光的巨并行处理能力的基础。一般认为，并行数字光计算机的体系结构应具有如下特点：1）作为通用性光计算机，可以实现多功能的并行处理，而不同于单功能的光学信息处理系统；

2）并行输入输出，可以得到大的传输容量，充分发挥光的并行性、高频宽和无干扰性；

3）并行、柔性灵活的空间光学互连，不需要如同电子计算机那样的复杂结构；

4）具有反馈系统，可进行重复运算且能解决光能损失问题；

5）可编程处理，通过编程来改变互连方式，选择所需的运算模式。

上世纪90年代以来，国内外光计算和光计算机研究机构报道了各自的数字光计算系统研究成果，按照光计算系统的结构可分为三类：

第一类，比较明确提出数字光计算机体系结构，有代表性为：

1）1986年，美国阿拉巴马州大学H.J.Caulfield，J.Gruninger等人在首次提出数字模拟混合双模式光计算机（Bimodal Optical Computer，BOC）