光芯片最大瓶颈，已被消除

（原标题：光芯片最大瓶颈，已被消除）

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来源：本文 编译自 livescience ，谢谢。

电子微芯片是现代世界的核心。它们存在于我们的笔记本电脑、智能手机、汽车和家用电器中。多年来，制造商一直在努力使其功能更强大、效率更高，从而提升了我们电子设备的性能。

但由于芯片制造成本和复杂性的增加，以及物理定律所设定的性能限制，这一趋势如今正逐渐减弱。而与此同时，人工智能（AI）的蓬勃发展也带来了对更高计算能力的需求。

我们目前使用的电子微芯片的替代品是光子芯片。它们利用光而非电来实现更高的性能。然而，由于诸多障碍，光子芯片尚未普及。如今， 《自然》杂志发表的两篇 论文解决了其中一些障碍，为实现复杂人工智能系统所需的计算能力提供了重要的基石。

光子计算利用光（光子）而非电（电子）来传输和处理信息，有望实现更高的速度、更大的带宽和更高的效率。这是因为它不会因电阻现象而产生电流损耗，也不会产生电子元件产生的不必要的热量损失。

光子计算还特别适合执行所谓的矩阵乘法——人工智能的基础数学运算。

这些只是其中的一些优势。然而，挑战也不容小觑。过去，光子芯片的性能研究通常是孤立进行的。但由于电子技术在现代技术中的主导地位，光子硬件需要与这些电子系统集成。

然而，由于光的运行速度更快，将光子转换为电信号会减慢处理时间。光子计算也基于模拟运算而非数字运算。这会降低精度并限制可执行的计算任务类型。

由于目前无法以足够高的精度制造大规模光子电路，因此从小型原型进行规模化也十分困难。光子计算需要其自身的软件和算法，这加剧了与其他技术的集成和兼容性挑战。

《自然》杂志上的两篇新论文解决了其中许多难题。新加坡公司Lightelligence的彭博（Bo Peng）及其同事展示了一种用于光子计算的新型处理器，称为光子算术计算引擎（Pace）。该处理器具有低延迟，这意味着输入或命令与计算机相应的响应或操作之间的延迟极小。

拥有超过16,000个光子元件的大规模Pace处理器能够解决复杂的计算任务，证明了该系统在实际应用中的可行性。该处理器展示了如何解决光子和电子硬件的集成、精度以及对不同软件和算法的需求。它还证明了该技术可以规模化扩展。

尽管当前硬件存在一些速度限制，但这标志着一个重大进展。

在另一篇论文中，来自加州 Lightmatter 公司的 Nicholas Harris 及其同事描述了一种光子处理器，它能够以与传统电子处理器相当的精度运行两个人工智能系统。作者通过生成莎士比亚式的文本、准确分类电影评论以及运行经典雅达利电脑游戏（例如吃豆人）来展示其光子处理器的有效性。

该平台还具有可扩展的潜力，尽管在这种情况下，所用材料和工程的限制削弱了处理器的速度和整体计算能力。

两支团队都表示，他们的光子系统可以成为可扩展的下一代硬件的一部分，支持人工智能的应用。这最终将使光子学变得切实可行，尽管还需要进一步的改进。这将涉及使用更有效的材料或设计。

https://www.livescience.com/technology/computing/scientists-clear-major-roadblocks-in-mission-to-build-powerful-ai-photonic-chips

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