物理神经网络 综述 高效AI训练与推理 摆脱GPU依赖！Nature发布 实现大规模 (物理神经网络研究现状)
近年来，人工智能技术，尤其是以聊天机器人为代表的交互工具，已显著渗透至日常生活与多个专业领域，包括医疗诊断、气象预测及材料设计等。这一发展背后，主要依赖于图形处理器（GPU）算力的飞速提升以及数据规模的急剧扩张。随着模型参数量的持续增长，传统数字 GPU 在能效、延迟和扩展性等方面的局限日益凸显。为应对这一挑战，亟需在保持计算精度与吞吐量的前提下，显著降低人工智能模型在训练与推理阶段的延迟和能耗。在此背景下，物理神经网络（Physical Neural Networks, PNNs）逐渐成为备受瞩目的研究方向。该类网络利用光、电、声、机械振动等物理过程直接执行计算，从而有望摆脱对数字芯片的依赖，实现更高效、更大规模的人工智能计算。
最近，由洛桑联邦理工学院牵头的研究团队与合作者在国际权威期刊《自然》上发表了一篇系统综述，从训练方法的角度全面回顾了物理神经网络的发展现状，并尝试提出一种具有普适性的、从零开始的训练框架。指出，若获得足够的研究资源与技术支持，物理神经网络有望彻底重构人工智能的计算范式，实现更快速、更节能且更实用的智能系统。
物理神经网络本质上是一类基于模拟物理系统进行信息处理的神经网络结构。其优势在于能够更直接、灵活甚至随机地利用物理规律执行运算，从而在理论上实现比传统数字硬件更高的能效和更快的处理速度。尽管目前该类系统仍多处于实验室研发阶段，其潜力已得到初步验证，未来可广泛部署于数据中心与边缘设备中，既支持生成式大模型的训练与推理，也可应用于轻量级本地计算或智能传感任务。
无论应用场景如何，有效的训练方法是物理神经网络实现功能的关键。目前主流训练策略主要包括四类：
其一为计算机模拟训练（In-silico Training）。该方法通过在数字仿真环境中构建物理系统的“数字孪生”，借助梯度反向传播完成参数优化，再将训练所得的权重映射回实际物理硬件中。数字孪生的构建可基于对物理系统的直接特征建模，也可采用数据驱动方式，通过拟合输入-输出样本建立代理模型。这一方法虽直观可行，但对仿真模型的准确性依赖较高，且在实际系统中可能存在泛化差距。
其二为物理感知反向传播（Physical-Aware Training, PAT）。该方法的核心思想是，即使仅具备物理系统的近似数学模型，仍可有效估计梯度并完成训练。PAT 在执行过程中分离了前向与反向传播：前向传播由物理系统实际执行，而反向传播则借助可微的数字模型完成。该方法已成功应用于光学、电子和机械系统，能够在保持梯度精度的同时缓解物理噪声的影响，但其训练速度受物理系统响应时间的限制。
其三为反馈对齐（Feedback Alignment, FA）及其变体直接反馈对齐（Direct Feedback Alignment, DFA）。由于物理神经网络中的权重固化于硬件组件内，无法如数字系统一般轻易实现矩阵转置，FA 和 DFA 通过引入固定的随机反馈权重矩阵，避免在误差反向传播过程中使用真实前向权重的转置，从而提升了硬件执行效率。这类方法往往以模型精度下降为代价，且仍须获取激活函数的导数与各层状态信息，在实际应用中存在一定约束。
其四为物理局部学习（Physical Local Learning, PhyLL）。该方法基于两次前向传播中正负样本间的余弦相似性进行参数更新，无需实施层归一化等复杂操作，降低了物理实现的复杂度。PhyLL 已在声学、微波和光学等多种物理神经网络结构中完成验证，支持监督与无监督学习模式，且不要求对物理层的非线性行为具备完备的数学模型，显示出良好的通用性与实用性。
物理神经网络作为一种新兴的计算架构，正逐步展现出其区别于传统数字计算的独特优势与发展路径。尽管当前仍面临噪声敏感、系统校准、训练效率与硬件适配等多重挑战，随着训练方法的不断优化与跨学科合作的深入推进，其有望成为下一代人工智能系统的关键计算基础设施。
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