芯片是现代世界的核心，其存在于我们的计算机、智能手机、汽车和家用电器其中。多年来，芯片制造商一直在努力使其功能更强大、效率更高，借以进一步提升电子设备的性能。然而，因为芯片制造成本和复杂性的增加，加上物理定律所设置的性能限制，使得芯片进步趋势正逐渐放缓。在此同时，人工智能 （AI） 的蓬勃发展却带来了对更高运算能力的需求。
有鉴于此，借由光而非电来传输数据，达到更高性能的硅光子芯片出现，给科技界带来的一盏明灯。然而，由于诸多障碍，硅光子芯片至今尚未普及。不过，日前在期刊“自然杂志”上发布的两篇论文，有望解决硅光子芯片其中的一些障碍之后，让硅光子的普及与完成复杂人工智能运算系统所需的能力提供了重要的基础。
根据外媒livescience的报道，因为硅光子是利用光而非电来传输和处理资讯，能够完成更快的速度、更大的带宽，和更高的效率。这是因为光线不会因电阻现象而产生电流损耗，也不会产生电子组件产生的不必要的热量损失。然而，即便有这些优点，但挑战也不容小觑。过去，硅光子芯片的性能研究通常是独立进行的。但由于芯片在当前科技产业中占有的主导地位，当前硅光子的发展就需要与电子系统进行集成。
其中，因为光的运行速度快，但过程中要把光信号转换为电信号的阶段会减慢处理时间。加上光子计算也基于模拟运算而非数字运算，造成光子运算需要其自身的软件和算法，这会降低精度，也加剧了与其他技术的集成和兼容性挑战，并限制可执行的计算任务类型。因此，这就造成目前无法以足够高的精度来制造大规模光子电路，使得要从小型原型进行规模化的过程也十分困难。
报道表示，针对这些问题，在期刊自然杂志上的两篇新论文解决了其中许多难题。首先，新加坡公司Lightelligence展示了一种用于光子计算的新型处理器，称为光子算术引擎 （Pace）。该处理器具有低延迟，这代表输入或命令与计算机产生回应或执行操作之间的延迟极小。另外，拥有超过16,000个光子组件的大规模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，这证明了该技术可以进行规模化发展。
至于，另一篇论文中，来自加州Lightmatter公司叙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。该公司借由生成莎士比亚式的文件、准确分类电影评论、以及执行经典计算机游戏来展示其光子处理器的有效性。然而，即便该平台还具有其可扩展的潜力。但是在当前可用材料和工程限制上，仍然降低了处理器部分速度和整体计算能力。
先前两支团队都表示，他们的光子系统可以成为可发展下一代硬件其中的一部分，借以支持人工智能的应用。这最终将使光子运算变得可行。尽管当前还需要进一步的改进，尤其是在使用更有效的材料或设计部分，但整体的发展仍指日可待。
(首图来源：英伟达)
