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电子发烧友网（文 / 李弯弯）光子 ，作为一种借助光子执行信息处理与（AI）计算的新型硬件设备，正逐渐崭露头角。与传统基于的电子 AI 处理器（如 、TPU）截然不同，光子 AI 处理器依靠光的传输、调制及检测来完成计算任务，因其具备高速、低功耗、高带宽等突出优势，被视作突破现有计算瓶颈的关键技术之一。
核心原理及面临的技术挑战
光子 AI 处理器的核心原理，是用光子取代电子进行运算。具体而言，首先由激光器产生光信号，再通过调制器将数据编码（例如把电信号转变为光信号），之后光信号在光波导或自由空间中传输。在线性计算环节，利用干涉、衍射、相位调制等光学现象来实现矩阵乘法，像马赫 - 曾德尔干涉仪就常被用于搭建光学矩阵乘法单元。而在非线性和检测阶段，借助把光信号重新转换回电信号，并协同电子元件完成非线性激活函数等操作。
这项技术优势明显：其一，超高速，由于光以光速传播，延迟极低，在理论层面，其计算频率可达 THz 级别，十分契合高频计算场景；其二，低功耗，光子在传输过程中几乎不会因产生发热现象，能耗相比电子芯片大幅降低；其三，并行性，光天生能够并行传播，在大规模并行计算（如卷积、矩阵运算）中表现出色；其四，抗电磁干扰，光子不会受到传统电磁噪声的影响。
从应用场景来看，光子 AI 处理器在多个领域都有广阔的应用前景。在领域，它能够加速的训练与推理过程，尤其在图像识别、自然语言处理等方面效果显著。在数据，光子 AI 处理器可用于高效处理大规模数据，有助于降低能耗和散热成本。在领域，实时处理激光雷达、摄像头等数据，需要低延迟和高带宽，光子 AI 处理器能够显著提升自动驾驶系统的性能。在边缘计算方面，于设备中，光子 AI 处理器能够实现本地化 AI 计算，减少数据传输延迟。
当然，光子 AI 处理器的发展也面临着诸多技术挑战。在集成度上，目前光子器件的集成度依旧低于电子器件，这就需要研发更为先进的制造工艺，如硅光子集成技术。在精度与稳定性方面，光子器件极易受到温度、振动等环境因素的干扰，因此提升系统的稳定性和计算精度迫在眉睫。光电转换环节，光信号与电信号之间的转换效率有待进一步提高，以此降低能耗和延迟。在适配方面，需要专门开发适配光子计算的算法和软件框架，从而充分挖掘其性能优势。
光子计算突破性进展
光子计算领域的研究进展备受关注。MIT、斯坦福等科研机构在硅光子神经网络、光学衍射神经网络（如 All - Opcal NN）等方面取得了突破。其中，MIT 研发出基于硅光子的光子 AI 加速器，实现了高效的矩阵运算。国内清华团队也发布了全球首款光子 AI 芯片 “太极”，有效加速了深度学习模型的运行。此外，IBM、 等行业巨头也纷纷投身于硅光子 AI 芯片的探索中。
本周，《自然》杂志刊登了两篇重磅论文，介绍了一种融合 “光” 与 “电” 的计算机芯片，展现了硅基光子学技术的互补性突破。这两项研究成果运用了一种既能处理电信号，又能利用光信号的新型芯片，在提升计算性能的同时，还降低了能耗。
其中，曦智公司展示了一款名为 PACE 的光子加速器。PACE 是基于光子计算技术研发的专用芯片，旨在攻克传统电子芯片在计算速度和能效方面的瓶颈。光子计算利用光信号进行信息传输与处理，相较于电子计算，具有带宽更高、延迟更低、能耗更小的显著优势。PACE 集成了超过 16,000 个光子组件，能够实现 64×64 的光学矩阵运算，并可在 1 GHz 的频率下运行，将计算延迟降低了 500 倍，极大地提升了计算效率。
Lightmatr 公司则介绍了一种能够高效且执行 AI 模型的光子处理器。该处理器由四个 128×128 矩阵构成，能够高效运行自然语言处理模型（如 BERT）和图像处理神经网络（如 ResNet），其精度与传统电子处理器相当。
在《自然》同期发表的一篇评论文章中，达特茅斯学院工程学助理教授 Anthony Rizzo 指出：“光子计算历经数十年发展，而这些研究成果或许意味着我们终于能够借助光的力量，构建更为强大、节能的计算系统。” 由此可见，光子计算技术正稳步向前迈进。
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