Die NPU 2 von Q.ANT nutzt photonische Schaltungen, um native, nichtlineare mathematische Operationen mit Licht statt Elektronen durchzuführen. Im Vergleich zu herkömmlichen CMOS-Chips entfallen aufwändige Kühlsysteme, da optische Datenverarbeitung praktisch keine Wärme erzeugt. Das Ergebnis sind bis zu 30-mal geringerer Energieverbrauch und eine 50-fache Leistungssteigerung bei KI- und Hochleistungsrechenanwendungen. Der schlüsselfertige 19-Zoll-Native Processing Server NPS mit x86-Host und Linux ermöglicht nahtlose Integration in vorhandene Infrastrukturen. Entwickler erhalten C/C++/Python-APIs für einfache Integration.
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Photonische NPU 2 steigert KI- und HPC-Leistung energieeffizient enorm
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Mit der NPU 2 von Q.ANT werden nichtlineare Berechnungen direkt per Lichtpulse im optischen Spektrum ausgeführt, was zu einem drastischen Effizienzsprung in KI- und HPC-Workloads führt. Anstelle massiver CMOS-Transistorstrukturen ermöglichen photonische Elemente komplexe Operationen in Echtzeit, ohne hohe Wärmeentwicklung. Dies beschleunigt physikalisch fundierte Künstliche Intelligenz, Robotiksteuerungen, nächste Computer-Vision-Systeme sowie physikbasierte Simulationen und automatisierte Mustererkennung in Bereichen wie Forschung, Produktion und autonomer Mobilität sowie optimierte Datenanalyse Prozesse.
Integrierter x86-Host und Linux: Q.ANT NPS beschleunigt KI-Workloads effizient
Q.ANT vertreibt die NPU 2 als komplette 19-Zoll-Racklösung namens Native Processing Server NPS. In diesem System arbeiten mehrere photonische Prozessoren gemeinsam mit einem x86-Hostprozessor unter Linux, um native optische Berechnungen durchzuführen. Mittels PCIe-Anbindung sowie C/C++- und Python-APIs lässt sich der Server nahtlos in bestehende Cluster mit CPUs und GPUs integrieren und erweitert Rechenzentren um photonische Beschleunigerfunktionen.
Photonisch basierte Rechensysteme setzen Lichtsignale ein, um komplexe Algorithmen direkt im optischen Medium zu realisieren. Im Vergleich zu traditionellen CMOS-Chips reduziert sich der Energieverbrauch um den Faktor 30, während die Rechenleistung um das Fünfzigfache gesteigert wird. Die native Verarbeitung nichtlinearer Operationen via Photonik erspart überflüssige Transistorketten und aufwendige Kühllösungen. So entstehen skalierbare Beschleuniger für künstliche Intelligenz und High-Performance-Computing, die Energieeffizienz und Systemdurchsatz gleichermaßen messbar maximieren und senken signifikant Betriebskosten nachhaltig.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Photonische Prozessoren verwenden Licht statt Elektrizität und generieren dabei kaum Wärme, wodurch teure Kühllösungen überflüssig werden. Optische Signalverarbeitung kann komplexe Algorithmen in einem Schritt abbilden, wofür elektronische Schaltkreise mit zehntausenden Transistoren programmiert werden müssten. Q.ANTs photonische NPU nutzt diesen Vorteil und erreicht so eine Energieeinsparung von bis zu 30-fach sowie eine Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit um bis zum 50-fachen bei rechenintensiven KI- und HPC-Aufgaben mit minimalem Hardware-Aufwand und optimierter, effizienter Systemintegration.
Photonische Q.PAL beschleunigt bildbasierte KI-Lernaufgaben effizient auf Supercomputing 2025
Auf der Supercomputing Show 2025 in St. Louis (17. bis 21. November) demonstriert Q.ANT am Messestand des Leibniz-Rechenzentrums unter der Nummer 535 eine imagebasierte KI-Lernaktivität. Dabei kommt die Photonic Algorithm Library Q.PAL zum Einsatz, die mit reduzierter Parameterzahl und weniger Rechenoperationen eine höhere Genauigkeit erzielt als konventionelle CPU-Umgebungen. In der Live-Demo werden spürbare und deutliche Effizienzsteigerungen hervorgehoben, Interessierte erhalten praxisnahe Einblicke, und die Ergebnisse werden so systematisch präsentiert und demonstriert.
Neue NPU-Generation reduziert Parameterzahl und Trainingstiefe deutlich spürbar effizient
Mit der zweiten NPU-Generation kommen angepasste analoge Verarbeitungseinheiten zum Einsatz, die gezielt nichtlineare Modelle beschleunigen. Dadurch reduziert sich der Bedarf an Modellparametern spürbar und die Trainingsschritte werden deutlich weniger umfangreich. Gleichzeitig steigt die Treffergenauigkeit in Aufgaben des Bildlernens erheblich, begleitet von einer erhöhten Stabilität in Klassifikationsprozessen und physikalischen Simulationen. Anwender profitieren von schnelleren Modellentwicklungen, geringerem Ressourcenbedarf und einem Einsparen von Rechenkapazität und Betriebskosten.
Dieses 19-Zoll-Gehäuse beherbergt einen Native Processing Server, der photonische Prozessoren mit einem leistungsfähigen x86-Host verbindet. Durch ein Linux-Betriebssystem sowie standardisierte APIs für PCIe, C/C++ und Python gewährleistet die Architektur eine einfache Anbindung an High-Performance-Computing-Cluster. Ohne zusätzlichen Installationsaufwand lässt sich die Lösung in vorhandene Rechenzentren integrieren. Automatisierte Management-Tools und Monitoring-Funktionen ermöglichen eine nahtlose Überwachung und Kontrolle im Betrieb. Sie profitieren von sofortiger Verfügbarkeit photonischer Beschleunigung und reduzierten Implementierungszeiten für anspruchsvolle KI- und HPC-Anwendungen.
Der NPS-Server im 19-Zoll-Format kombiniert mehrere Generation-2-Photonikprozessoren mit einer standardisierten PCIe-Anbindung. Er stellt über C/C++- und Python-APIs direkt photonische Rechenleistung bereit und ermöglicht so eine unmittelbare Beschleunigung numerischer und KI-Workloads. Durch das schlüsselfertige Design ist keine zusätzliche Kühl- oder Energieinfrastruktur notwendig. Betreiber können den Server einfach in vorhandene HPC-Cluster und Rechenzentren integrieren, um Latenzzeiten zu reduzieren und die Effizienz vorhandener Systeme deutlich zu steigern. Die modulare Softwarearchitektur unterstützt flexible Skalierung.
Bildbasierte KI auf Photonik-Basis erkennt Fehler schneller und energieeffizienter
Durch den Einsatz photonischer Prozessoren lassen sich nichtlineare neuronale Netze in industriellen Anwendungen deutlich effizienter realisieren, etwa in Fertigungslinien, Lagerlogistik oder visueller Inspektion. Bildbasierte Künstliche Intelligenz detektiert Fehlerstellen exakt, verfolgt Bauteile automatisiert und passt Bestandsdimensionen in Echtzeit an. Dank weniger erforderlicher Parameter sinkt der Stromverbrauch erheblich, wodurch vormals unwirtschaftliche Computer-Vision-Anwendungen rentabel werden. Gleichzeitig schaffen hybride Ansätze aus statistischer Logik und physikalischer Modellierung neue Perspektiven in Materialdesign, Biopharma und adaptiver Steuerung.
Nahtlose Integration in Rechenzentren und photonische KI-Beschleunigung sofort verfügbar
Die vollständig ausgestatteten NPS-Server von Q.ANT mit integriertem x86-Host können ab sofort bestellt werden und werden im ersten Halbjahr 2026 ausgeliefert. Die Lösung lässt sich dank Linux-Betriebssystem und standardisierter PCIe-Schnittstelle unkompliziert in bestehende Rechenzentrumsumgebungen einfügen. Entwickler erhalten sofort nutzbare photonische Rechenleistung zur Beschleunigung komplexer KI-Modelle und Hochleistungsrechner-Anwendungen. Das System bietet darüber hinaus native nichtlineare Verarbeitung und optimiert Energieeffizienz bei minimalem Kühlaufwand. Es unterstützt C, C++ und Python APIs für Integration.
Photonische Hardware ermöglicht native nichtlineare Berechnungen mit hoher Effizienz
Die zweite Generation der Q.ANT Native Processing Unit nutzt photonische Hardware, um native nichtlineare Operationen direkt im optischen Bereich auszuführen und erreicht so bis zu 50-mal höhere Rechengeschwindigkeit bei um bis zu 30-fach reduziertem Energieverbrauch. Dank minimaler Wärmeentwicklung entfallen umfangreiche Kühlsysteme. Der gebrauchsfertige 19-Zoll-Server NPS mit integriertem x86-Kern, Linux und Unterstützung für C/C++- und Python-APIs lässt sich mühelos in bestehende KI- und Hochleistungsrechenzentren eingliedern und eröffnet vielseitige Anwendungsmöglichkeiten in Forschung und Industrie.
