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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庥痘精品卡1卡2卡卡三，新加坡Lightelligence公司演示了一种名为PACE的光子加速器庥痘精品卡1卡2卡卡三，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》。