自英特爾于 1971 年推出全球第一個微處理器以來，電腦計算能力的提升速度令人嘆為觀止。按照摩爾定律，如今的計算機芯片的威力能達到五十年前的數(shù)百萬倍。然而，盡管處理能力在過去幾十年中實現(xiàn)了飛速增長，但計算機芯片的基本架構一直沒有什么變化。在大多數(shù)情況下，硅的創(chuàng)新需要將晶體管的體積不斷縮小，以便能將更多的晶體管壓縮到集成電路上。數(shù)十年來，英特爾和AMD這些公司都在通過這種辦法不斷提高CPU能力，哈佛商學院教授克萊頓·克里斯滕森（Clayton M. Christensen）將這個過程稱為 "持續(xù)創(chuàng)新" （sustaining innovation）。

不過，隨著摩爾定律逐漸逼近極限，光子技術成為了超越摩爾定律的研究方向之一。

新科技例如自動駕駛汽車或者AI應用對計算能力的需求已經逐漸超出了常規(guī)計算機處理器的能力。明斯特大學的研究人員經實驗表明，光子處理器（通過光對數(shù)據(jù)進行處理）可以更快更并行地處理信息，而電子芯片則無法做到這一點（該研究結果已發(fā)表于《自然》雜志）。

圖源：ScienceDaily

光子處理器可加快機器學習領域的任務，使復雜的數(shù)學任務能夠以極快的速度（每秒1012 -101?）進行處理。像一些常規(guī)芯片（例如圖形卡）或者Google TPU（張量處理單元）之類的專用硬件都基于電子數(shù)據(jù)傳輸，速度就會慢很多（理想狀態(tài)下，光子芯片的計算速度能比電子芯片快約 1000 倍）。明斯特大學物理研究所和軟納米科學中心的研究團隊在實驗后發(fā)現(xiàn)，利用光進行信號傳輸能夠使處理器通過波長多路復用執(zhí)行并行數(shù)據(jù)處理，這就提高了計算密度，同時，僅需一個時間步即可進行許多矩陣乘法。與通常在低GHz范圍內工作的傳統(tǒng)電子產品相比，光調制速度可以達到50至100 GHz范圍。這都是以前從未達到過的數(shù)據(jù)速率和計算密度。

該實驗結果在現(xiàn)實生活中的應用可謂十分廣泛。例如，在人工智能領域，大量數(shù)據(jù)就可以在節(jié)省能量的情況下被同時處理（同等計算速度下，光子芯片的功耗僅為電子芯片的數(shù)百分之一）；大型神經網(wǎng)絡的應用則可以進行更準確的預測和更精確的數(shù)據(jù)分析，例如，光子處理器支持在醫(yī)學診斷中評估大量數(shù)據(jù)（比如以特殊成像方法生成的高分辨率3D數(shù)據(jù)）。另外，由于自動駕駛汽車依賴于對傳感器數(shù)據(jù)的快速評估，以及提供存儲空間、計算能力或應用軟件的云計算等 IT 基礎設施，因此光子處理器還可被進一步應用在自動駕駛汽車領域中。

總的來說，光具有高計算速度、低功耗、低時延、擅長并行計算等特點，且不易受到外界影響，例如溫度、電磁場和噪聲變化等。不過，目前看來想要用光子芯片完全取代電子芯片是不太可能的，因為光子芯片在數(shù)據(jù)的讀取方面都是需要進行光電轉換的，在能量效率方面都會受到限制。不過在 AI 應用領域，如果能夠將光子技術與電子技術結合，則有望獲得比傳統(tǒng)芯片更快的速度和更高的能效。