Q.ANT bringt Photonenprozessor der zweiten Generation für KI und Hochleistungsrechnen auf den Markt

Q.ANT hat die Verfügbarkeit seiner Native Processing Unit der zweiten Generation, der NPU 2, angekündigt, die mit verbesserten nichtlinearen Verarbeitungsfähigkeiten erhebliche Gewinne bei Energieeffizienz und Leistung für Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des Hochleistungsrechnens bietet. Der Photonenprozessor führt nichtlineare Mathematik nativ in Licht aus und ermöglicht damit neue Klassen von KI- und wissenschaftlichen Anwendungen, einschließlich physikalischer KI, fortschrittlicher Robotik, Computer Vision der nächsten Generation, industrieller Intelligenz und physikbasierter Simulation.

Laut Dr. Michael Förtsch, CEO von Q.ANT, bietet das Unternehmen eine neue Prozessorklasse, die Leistungssteigerungen jenseits inkrementeller Verbesserungen digitaler Gegenstücke ermöglicht und Türen zu überlegenen Algorithmen öffnet, die digitale Schaltkreise nicht erreichen können. Die NPU 2 demonstriert, dass Leistung und Nachhaltigkeit keine gegensätzlichen Kräfte sind, sondern vielmehr komplementäre Aspekte fortschrittlichen Rechnens. Die Technologie adressiert die kritische Herausforderung, dass KI unserer Fähigkeit, sie mit Energie zu versorgen, davonläuft, wobei Energie zur neuen Grenze des Rechenfortschritts wird.

Die Beschleunigung der KI hat die physikalischen Grenzen von Silizium erreicht, wo jede neue Generation von GPUs mehr Strom und Wasser verbraucht und mehr Wärme produziert. Kühlsysteme machen mittlerweile bis zu 40 Prozent des gesamten Energieverbrauchs von Rechenzentren aus. Photonische Verarbeitung verändert diese Gleichung grundlegend, da Licht sich schneller bewegt, minimale Wärme erzeugt und komplexe Funktionen in einem einzigen optischen Schritt ausführen kann, die Tausende von Transistoren in konventionellen CMOS-Chips erfordern würden. Q.ANTs Architektur erreicht bis zu 30-mal geringeren Energieverbrauch und 50-mal höhere Leistung für komplexe KI- und HPC-Workloads, indem Transistorlogik durch native analoge Berechnung in Licht ersetzt wird.

Q.ANT wird seine Native Processing Unit der zweiten Generation auf der Supercomputing 2025 in St. Louis vom 17. bis 21. November vorstellen. Am LRZ-Stand #535 wird das Unternehmen eine Live-Demonstration von bildbasiertem KI-Lernen auf seinen Photonenprozessoren mit der Q.ANT Photonic Algorithm Library durchführen. Die Q.PAL bietet Entwicklern effiziente, nichtlineare Algorithmen und Funktionen für komplexe Workloads, die von Q.ANT kontinuierlich für anwendungsorientierte photonische Verarbeitung verbessert und optimiert werden. Die Demonstration wird zeigen, wie Photonenprozessoren im Vergleich zu konventionellen CPU-basierten Systemen genauere Ergebnisse mit weniger Parametern und Operationen erreichen.

Besucher können testen, wie die NPU innerhalb von Sekunden Bilder mit einem nichtlinearen neuronalen Netz lernt, was einen bedeutenden Fortschritt von einfacher Ziffernerkennung zu Bildklassifizierung und Lernen innerhalb nur eines Jahres darstellt. Dr. Förtsch betonte, dass photonisches Rechnen viel schneller skaliert als CMOS-Technologie und in einem Jahr erreicht, was für digitales Rechnen zehn Jahre dauerte. Der schnelle Übergang demonstriert, warum effiziente, lichtbasierte Berechnung die nächste Welle der KI- und HPC-Entwicklung antreiben wird.

Die NPU der zweiten Generation führt einen verbesserten nichtlinearen Verarbeitungskern mit optimierten analogen Einheiten für nichtlineare Netzwerkmodelle ein, die Parameteranzahlen und Trainingsaufwand dramatisch reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit für Bildlernen, -klassifizierung und Physiksimulation verbessern. Das System wird als schlüsselfertiger 19-Zoll-Rack-Server über den Native Processing Server NPS geliefert, der mehrere NPU 2 Prozessoren enthält und nahtlos mit bestehenden CPUs und GPUs über PCIe und C/C++/Python APIs integriert, wodurch photonische Beschleunigung sofort in HPC- und Rechenzentrumsumgebungen einsetzbar ist.

In praktischen Anwendungen wie Fertigung, Logistik und Inspektion können Photonenprozessoren nichtlineare neuronale Netze weitaus effizienter ausführen, wodurch visuelle KI Defekte erkennen, Objekte verfolgen und Bestände mit weniger Parametern optimieren kann. Dies reduziert Energiekosten dramatisch und macht Computer-Vision-Systeme wirtschaftlich tragfähig für Aufgaben, die bisher als zu rechenintensiv galten. Die Technologie wird KI-Architekturen der nächsten Generation beschleunigen, einschließlich hybrider Modelle, die statistisches Schließen mit physikalischer Modellierung kombinieren, und Bereiche wie Wirkstoffentdeckung, Materialdesign und adaptive Optimierung voranbringen, wo sowohl nichtlineare Komplexität als auch extreme Energieeffizienz wesentlich sind.

Q.ANT-Server mit den neuesten NPU 2 Prozessoren sind ab sofort bestellbar, mit Kundenauslieferungen für die erste Hälfte 2026 geplant. Jedes System wird als schlüsselfertiger, rechenzentrumstauglicher Server geliefert, der sich nahtlos in bestehende HPC-Infrastrukturen integriert. Weitere Informationen über das Unternehmen und seine photonischen Computing-Lösungen finden Sie unter https://www.qant.com.