这是一个对实时处理很重要的计算速度指标。

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），能耗更低，这类优势在将光子芯片集成到传统电子器件的硬件中一直很难证明， 光电结合，两项背靠背的研究4月9日发表于《自然》， 人工智能和深度学习模型日益增长的复杂性将传统电子计算推向极限。

包括生成莎士比亚式文本。

而且能源需求也不断增加。

准确给电影评论分类，乘法和加法人工智能的核心计算操作在使用光子电路时更快、更高效， 。

且准确度与传统电子处理器不相上下，。

结合光和电的计算芯片比传统电子芯片的计算性能更好，或能满足因人工智能技术发展而推升的计算需求，让芯片实现“光速处理” 来自新加坡和美国的两个独立科学团队研究发现，imToken官网，PACE能解决伊辛问题这类很难的计算问题。

而这些演示可能意味着我们终于能利用光能构建更强大、更高效的计算系统了， 光子计算的研发已有数十载，该处理器由四个128 x 128矩阵组成，imToken，光子计算使用光子而非电子，研究者演示了该光子处理器的一系列应用，能实现高速计算（最高达1GHz），证明了该系统在现实世界应用的可行性，如《吃豆人》（Pac-Man），但两篇新论文探索了与硅电子集成的光子计算芯片的性能，以及玩雅达利（Atari）的电脑游戏。

是应对这些挑战的一个潜在办法， 新加坡Lightelligence私人有限公司的彭博（音译）与合作者演示了一个名为PACE的光子加速器。

而且相比小型电路或单个光子元件其最小时延可降低500倍，这个大型加速器由逾16000个光子元件以64 x 64矩阵组成，达特茅斯学院的Anthony Rizzo在一篇同期发表的新闻观点文章中写道。

能完成极低时延的计算， 美国山景城Lightmatter公司的Nicholas Harris等则在另一篇独立论文中描述了一个能以高准确度高效执行AI模型的光子处理器。