Im Gegensatz zu konventionellen GPUs und CPUs benötigt die photonische NPU 2 keine aufwändigen Kühlsysteme, da Licht praktisch keine Wärme erzeugt. Dies minimiert den Platz- und Energiebedarf im Rechenzentrum. Die modulare 19-Zoll-Serverlösung NPS umfasst mehrere photonische Prozessoren sowie einen x86-Host unter Linux und lässt sich über standardisierte PCIe- sowie C/C++- und Python-APIs leicht skalieren. So profitieren Betreiber von hoher Performance und niedrigen Betriebskosten. Hardwarekomponenten sind robust ausgelegt, erfüllen Industriestandards und garantieren hohe Verfügbarkeit.
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Zukunftsweisende Photonik kombiniert effiziente native Berechnung und minimale Wärmeentwicklung
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Mit der Einführung der NPU 2 liefert Q.ANT eine photonische Native Processing Unit, die nichtlineare Rechenoperationen direkt per Lichtsignal umsetzt. Optische Interferenzen ersetzen Tausende Transistoren und führen Berechnungen in Momenten aus, ohne nennenswerte Wärme zu erzeugen. Diese Effizienzsteigerung ermöglicht physikalische KI-Algorithmen, Robotik auf Spitzeniveau, Computer Vision mit hoher Detailtreue, großangelegte physikbasierte Simulationen und automatisierte Mustererkennung in Industrie-, Medizin- und Smart-City-Anwendungen.
PCIe-Schnittstelle und APIs: Q.ANT NPS bietet flexible Systemintegration sofort
Die NPU 2 ist in Q.ANTs 19-Zoll-Server (Native Processing Server NPS) eingebettet, der mehrere photonische Beschleuniger, einen x86-Hostprozessor und Linux kombiniert. Über PCIe-Schnittstellen und APIs in C/C++ sowie Python fügt sich das System reibungslos in vorhandene CPU- und GPU-basierte Infrastrukturen ein. Auf diese Weise erhalten Anwender ohne großen Aufwand Zugang zu photonisch beschleunigten KI- und HPC-Verarbeitungen.
Die photonische Verarbeitung vollzieht komplexe mathematische Transformationen mittels Lichtbrechung und Welleninterferenz in einem Schritt. Dadurch verringert sich der Stromverbrauch um das Dreissigfache und die systemweite Rechenkapazität steigt um das Fünfzigfache. Klassische CMOS-Architekturen benötigen dafür Tausende Transistoren und riesige Kühlsysteme, photonische Chips hingegen arbeiten nahezu abwärmefrei. Diese Eigenschaften erlauben es, HPC- und KI-Cluster dichter zu packen und Investitions- sowie Betriebskosten nachhaltig zu senken mit minimalem Platzbedarf, schneller Markteinführung und nachhaltiger Technologieentwicklung.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
CMOS-Prozessoren stoßen aufgrund der elektrischen Hitzeentwicklung an Kühlungsgrenzen, während photonische Systeme Licht zur Berechnung nutzen und kaum Wärme erzeugen. Ein einziger optischer Rechenschritt kann hochkomplexe Funktionen realisieren, die auf Siliziumchips Tausende Transistoren benötigen würden, was zu höheren Latenzen und Energieverlusten führt. Q.ANTs photonische NPU nutzt dieses Prinzip und ermöglicht so eine bis zu 30-fach geringere Leistungsaufnahme bei gleichzeitiger Steigerung der Rechendurchsatzrate um das 50-fache sowie beispiellose Effizienz in rechenintensiven Anwendungen.
Hybrid-KI mit photonischer Beschleunigung: Q.PAL-Demo zeigt auf Supercomputing 2025
Im Rahmen der Supercomputing Show 2025 in St. Louis (17. bis 21. November) demonstriert Q.ANT am Leibniz-Rechenzentrum-Stand 535 eine bildgestützte KI-Lernaufgabe mit der Photonic Algorithm Library Q.PAL. Die Präsentation verdeutlicht, wie optische Verarbeitung native nichtlineare Operationen ermöglicht, wodurch weniger Parameter und Rechenzyklen benötigt werden. Die Live-Vorführung macht die spürbare Leistungsfähigkeit der photonischen KI-Beschleunigung sichtbar und veranschaulicht, wie sich Genauigkeit und Energieeffizienz gegenüber klassischen CPU-Systemen wesentlich steigern lassen. praxisnah anschaulich eindrucksvoll.
Photonische NPU-Module erlauben Netzwerke mit höherer Leistungsfähigkeit und Robustheit
Mit der NPU der zweiten Generation werden optimierte analoge Rechenschaltungen eingeführt, die speziell für native nichtlineare Netzwerkoperationen entwickelt sind. Diese Neuerung reduziert die Anzahl benötigter Modellparameter erheblich und verringert die Tiefe sowie die Dauer des Trainingsprozesses. Zudem profitiert die Bildverarbeitung von höherer Genauigkeit, während Klassifikationsalgorithmen und physikalische Simulationsmodelle eine gesteigerte Stabilität aufweisen. Entwickler genießen kürzere Entwicklungszyklen, niedrigeren Energiebedarf und insgesamt effizientere KI-Implementierungen. Das Resultat sind verbesserte Performance und reduzierte Betriebskosten.
Dieses Rackmount-System im 19-Zoll-Standard bietet eine vollintegrierte Plattform mit mehreren photonischen NPU-Chips, einem x86-Prozessor und einem Linux-Betriebssystem. Die Anbindung an existierende HPC-Umgebungen erfolgt über PCIe und offene Programmier-Schnittstellen (C/C++, Python). Automatisierte Installationsroutinen, Remote-Management-Tools und ein Performance-Monitoring-Dashboard sorgen für einen reibungslosen Betrieb. Anwender profitieren von einer schnellen Inbetriebnahme, geringen IT-Aufwänden und sofort nutzbarer photonischer Beschleunigung für anspruchsvolle Workloads. Ein ausführliches Logging erleichtert Debugging und Audit-Trails.
Die NPS-Einheit von Q.ANT kombiniert mehrere Generation-2-Photonik-Beschleuniger in einem 19-Zoll-Rackgehäuse, das direkt per PCIe mit x86-Hosts verbunden wird. Über C/C++- und Python-Schnittstellen können Ingenieure photonische Rechenalgorithmen in ihre Anwendungen integrieren. Durch die native Lichtverarbeitung erfolgen komplexe Matrix- und nichtlineare Operationen in einem Schritt, was den Energiebedarf drastisch senkt. Die Plug-and-Play-Lösung lässt sich ohne Anpassungen in bestehende HPC- und Datenzentrumstopologien implementieren. Gleichzeitig profitieren Betreiber von reduzierter Komplexität und höheren Verfügbarkeit im Dauerbetrieb.
Photonische Algorithmen reduzieren Parameterbedarf, steigern Genauigkeit und senken Betriebskosten
Photonische Prozessoren tragen zu nachhaltiger Digitalisierung in Fertigung, Logistik und Inspektion bei, indem sie nichtlineare neuronale Netze mit optischer Berechnung energieeffizient betreiben. Bildbasierte KI detektiert Materialfehler präzise, verfolgt Produkte durch Produktionslinien und optimiert Bestandsmanagement mit minimalem Stromverbrauch. Reduzierte Parametergrößen senken Infrastrukturkosten und ermöglichen umweltfreundliche Computer-Vision-Prozesse. Hybride Architekturen vereinen statistische Logik mit physikalischer Modellierung, was neue Anwendungen in Kreislaufwirtschaft, Biopharma, Materialrecycling und adaptiven Optimierungsschleifen erschließt. CO2-Reduktion, Energieeffizienz, Predictive Maintenance, Prozessverlässlichkeit, Flexibilität.
Automatische Integration in Rechenzentren mit Q.ANT NPU2 Serverlösung möglich
Unternehmen können jetzt Q.ANTs schlüsselfertige 19-Zoll-Server mit der photonischen NPU 2 ordern. Ab dem ersten Halbjahr 2026 erfolgt die Lieferung. Die Lösung umfasst einen integrierten x86-Host, vorinstalliertes Linux und mehrere NPU-2-Module. Über PCIe-Schnittstellen und übersichtliche C/C++- sowie Python-APIs lässt sich die photonische Plattform schnell in bestehende Rechenzentren einfügen. Anwender erhalten sofortige Beschleunigung komplexer KI- und HPC-Workloads und profitieren von signifikanten Einsparungen beim Energieverbrauch und Kühlaufwand. Wartungsintervalle werden länger, Serviceaufwand sinkt.
Photonische NPU beschleunigt physikbasierte Simulationen und automatische Mustererkennung effizient
Für vision- und robotikbasierte Anwendungen bietet die NPU 2 photonische Hardware zur nativen Ausführung nichtlinearer neuronaler Netze. Sie verarbeitet Bild- und Sensordaten optisch, reduziert Rechenparameter drastisch und liefert präzisere Ergebnisse bei deutlich geringerem Energieverbrauch. Der 19-Zoll-NPS-Server mit x86-Host, Linux und Q.PAL-Bibliothek lässt sich einfach in Maschinensteuerungen und Überwachungssysteme integrieren. Eine Live-Demo auf der Supercomputing 2025 belegt Effizienz und Präzision in Echtzeit. Sie unterstützt automatische Fehlererkennung, Objektverfolgung, Bestandoptimierung in Fertigung Logistik.
