来自新加坡和美国的两个独立科学团队的研究表明，与传统电子芯片相比，光和电的计算芯片具有更好的计算性能和更低的能耗，或者可以满足人工智能技术发展推动的计算需求。两项背对背的研究于4月9日在自然界发表。

随着人工智能和深度学习模式的不断增加，传统电子计算的复杂性被推到了极限，能源供应也在不断增加。光子计算是应对这些挑战的潜在方法，而不是电子。乘法和加法-人工智能核心计算操作-使用光子电路更快、更高效。这一优势一直难以在传统电子设备的硬件中得到证实，但两篇新论文探索了与硅电子集成光子计算芯片的性能。

彭博(音译)和新加坡Lightelligence私人有限公司的合作伙伴展示了一个名为PACE的光子加速器，可以完成极低时延的计算，这是一个非常重要的实时处理速度指标。这款大型加速器有64000多个光子元件。 x 由64矩阵组成，可以实现高速计算(最高1GHz)，最小延迟可以比小电路或单个光子元件减少500倍。PACE可以解决“伊辛问题”的难度计算问题，证明了该系统在现实世界中的可行性。

Nicholass，美国山景城Lightmatter公司在另一篇单独的文章中，Harris描述了一个光子Cpu，它可以高精度、高效率地执行AI模型。Cpu由四个128组成。 x 由128矩阵组成，可以实现自然语言理解模型BERT和一个名为ResNet的神经网络(用于图像处理)，精度堪比传统电子Cpu。研究人员展示了光子处理器的一系列应用，包括生成莎士比亚文本，准确对电影评论进行分类，并玩雅达利。(Atari)网络游戏，比如“吃豆人”(Pac-Man)。

“光子计算的研发已经有几十年了，这些演示往往意味着我们终于可以利用光能建立一个更强大、更有效的计算系统。”达特茅斯学院的安卓在一篇同时发表的新闻观点文章中，Rizzo写道。

两个团队都表示，他们的系统可以扩展，但是仍然需要进一步优化。