光電晶片突破運算極限！AI時代的節能新選擇

最新研究顯示，結合光與電的運算晶片不僅能提升效能，更可大幅降低能耗。本週《自然》期刊發表兩篇論文，揭示這種光子運算晶片有望滿足人工智慧技術發展所帶來的龐大運算需求。

隨著AI與深度學習模型日益複雜，傳統電子運算已面臨極限，能源消耗問題也日益嚴峻。採用光子而非電子的運算方式，為這些挑戰提供了可能的解決方案。特別是在AI核心的矩陣乘法與累加運算上，光子電路展現出更快速、更高效的優勢。

彭博團隊研發的「PACE」光子加速器，在64x64矩陣中整合超過16,000個光子元件，實現高達1GHz的運算速度。與小型電路相比，最低延遲時間可減少達500倍，成功解決複雜的伊辛模型問題，證實其商業應用的可行性。

另一項由哈里斯團隊開發的光子處理器，則以四個128x128矩陣組成，能精準執行自然語言處理模型BERT與影象辨識用的ResNet神經網路，準確度媲美傳統電子處理器。這款處理器不僅能生成莎士比亞風格的文字，還能精準分類影評，甚至流暢執行《小精靈》等經典遊戲。

研究團隊指出，雖然還需進一步最佳化，但這些系統都具備擴充套件潛力。《自然》期刊評論員安東尼奧·裡佐特別強調：「歷經數十年研發，這些突破性成果預示著我們終於能駕馭光的力量，打造更強大且節能的運算系統。」

[end]