性能更高 能耗更低 光子计算芯片可集成到传统硬件工作
《自然》杂志4月9日发表的两篇独立研究论文介绍了两种光子计算芯片，与电子系统结合在一起，比传统电子芯片性能更高，能耗更低，将能满足因人工智能（AI）技术发展而推升的计算需求。
AI和深度学习模型的复杂性日益增长，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，是应对这些挑战的潜在方案。因为乘法和加法作为AI的核心计算操作，在使用光子电路时会更快、更高效。不过，将光子芯片集成到传统硬件电子器件中能否表现出优势，一直很难证明。这两篇最新论文探索了与硅电子集成的光子计算芯片的性能。
据其中一篇论文介绍，新加坡Lightelligence公司演示了一种名为PACE的光子加速器，能完成极低时延的计算。时延是衡量实时处理计算速度的重要指标。这个大型加速器由逾16000个光子元件以64×64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，其最小时延可降低至原来的1/500。PACE能解决“伊辛问题”这类很难的计算问题，证明了该系统在实际应用中的可行性。
美国Lightmatter团队在另一篇独立论文中描述了一种能以高准确度、高效执行AI模型的光子处理器。该处理器由4个128×128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。团队演示了他们的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《吃豆人》。
两个团队都表示他们的系统可扩展，但仍需进一步优化。美国达特茅斯学院科学家在新闻与观点文章中评论称，“光子计算的研发已有数十载，而这些演示可能意味着我们终于能利用光来构建更强大、更高效的计算系统”。
【总编辑圈点】
随着科技的发展，计算能力的需求持续攀升，特别是在AI和深度学习领域，传统电子芯片已逐渐力不从心。在此背景下，结合了光与电优势的新型计算芯片，为解决这些问题带来了曙光。本文中的这些成果，标志着计算机科学领域的重大突破，也预示着这一路径未来可能出现更符合需求的设备。新成果还需进一步优化以实现更大规模应用，前路充满挑战，但光子计算技术正在开辟一条新路，在计算世界中扮演更为重要的角色。
《自然》杂志4月9日发表的两篇独立研究论文介绍了两种光子计算芯片，与电子系统结合在一起，比传统电子芯片性能更高，能耗更低，将能满足因人工智能（AI）技术发展而推升的计算需求。
AI和深度学习模型的复杂性日益增长，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，是应对这些挑战的潜在方案。因为乘法和加法作为AI的核心计算操作，在使用光子电路时会更快、更高效。不过，将光子芯片集成到传统硬件电子器件中能否表现出优势，一直很难证明。这两篇最新论文探索了与硅电子集成的光子计算芯片的性能。
据其中一篇论文介绍，新加坡Lightelligence公司演示了一种名为PACE的光子加速器，能完成极低时延的计算。时延是衡量实时处理计算速度的重要指标。这个大型加速器由逾16000个光子元件以64×64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，其最小时延可降低至原来的1/500。PACE能解决“伊辛问题”这类很难的计算问题，证明了该系统在实际应用中的可行性。
美国Lightmatter团队在另一篇独立论文中描述了一种能以高准确度、高效执行AI模型的光子处理器。该处理器由4个128×128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。团队演示了他们的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《吃豆人》。
两个团队都表示他们的系统可扩展，但仍需进一步优化。美国达特茅斯学院科学家在新闻与观点文章中评论称，“光子计算的研发已有数十载，而这些演示可能意味着我们终于能利用光来构建更强大、更高效的计算系统”。
【总编辑圈点】
随着科技的发展，计算能力的需求持续攀升，特别是在AI和深度学习领域，传统电子芯片已逐渐力不从心。在此背景下，结合了光与电优势的新型计算芯片，为解决这些问题带来了曙光。本文中的这些成果，标志着计算机科学领域的重大突破，也预示着这一路径未来可能出现更符合需求的设备。新成果还需进一步优化以实现更大规模应用，前路充满挑战，但光子计算技术正在开辟一条新路，在计算世界中扮演更为重要的角色。
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