据论文介绍，人工智能和深度学习模型日益增长的复杂性将传统电子计算推向极限，而且能源需求也不断增加。光子计算使用光子而非电子，是应对这些挑战的一个潜在办法。相当于结合“乘法和加法”的人工智能核心计算操作，在使用光子电路时更快、更高效。不过，这类优势在将光子芯片集成到传统电子器件的硬件中一直很难证明，但本次发表的两篇新论文探索了与硅电子集成的光子计算芯片的性能。
在第一篇《博9网址》论文中，新加坡一企业研究团队和合作者演示了一个名为PACE的光子加速器，能完成极低时延的计算，这是一个对实时处理很重要的计算速度指标。这个大型加速器由逾1.6万个光子元件以64 x64矩阵组成，能实现高速计算(最高达1GHz)，而且相比小型电路或单个光子元件其最小时延可降低500倍。PACE能解决“伊辛问题”这类很难的计算问题，证明了该系统在现实世界应用的可行性。
在另一篇论文中，美国研究团队和合作者描述了一个能以高准确度高效执行AI模型的光子处理器。该处理器由4个128 x128矩阵组成，能执行自然语言处理模型BERT和一个名为ResNet的神经网络(用于图像处理)，且准确度与传统电子处理器不相上下。他们演示了其光子处理器的一系列应用，包括生成莎士比亚式文本，准确给电影评论分类，以及玩电脑游戏。
两篇论文的研究团队都表示，他们的系统可扩展，但仍需进一步优化。
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本报记者 张国凤 【编辑:徐夫人 】
