Entwickler erhalten mit Q.ANTs NPU 2 eine leistungsstarke Photonik-Plattform, die nahtlos in bestehende Toolchains integriert werden kann. Vorinstallierte Linux-Distribution, C/C++- und Python-Bibliotheken ermöglichen schnellen Zugriff auf photonische Funktionen. Beispielskripte und Dokumentationen erleichtern den Einstieg und beschleunigen den Prototypenbau für KI-, Computer-Vision- und HPC-Projekte. Der 19-Zoll-NPS-Server mit integriertem x86-Host bietet direkten Zugriff auf NPUs über PCIe und vereinfacht das Testing in Entwicklungsumgebungen. Community-Support, regelmäßige Firmware-Updates und ein Zugriff auf Q.ANT-Musterbibliotheken ergänzen das Angebot.
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Supercomputing 2025-Demo zeigt live interaktive Leistungsfähigkeit der Q.PAL-Softwarebibliothek eindrucksvoll
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Die NPU 2 von Q.ANT implementiert native nichtlineare Mathematik mit Lichtwellen und übertrifft klassische Halbleiterlösungen bei Effizienz und Geschwindigkeit. Photonikbauteile verarbeiten komplexe Algorithmen in einem einzigen Schritt und senken den Stromverbrauch drastisch. Die Architektur fördert Anwendungsfelder wie physikalisch gestützte KI, autonome Roboterplattformen, hochauflösende Computer-Vision-Systeme, realistische Simulationen und automatisierte Mustererkennung in Forschungslaboren, Fertigungshallen, Logistikzentren und Smart-Grid-Umgebungen.
Photonische Beschleuniger trifft Linux-Architektur: Q.ANT NPS steigert HPC-Leistung präzise
Der schlüsselfertige Native Processing Server NPS liefert Q.ANT als 19-Zoll-Rackserver mit der NPU 2, die mehrere photonische Recheneinheiten, einen x86-Hostprozessor und ein Linux-OS integriert. Standardisierte PCIe-Anschlüsse sowie C/C++- und Python-Programmierschnittstellen erlauben die sofortige Einbindung in bestehende CPU- und GPU-Cluster. Auf diese Weise erweitern Rechenzentren ihre Architektur um native photonische Beschleunigung ohne Umrüstungen.
Photonische Chips erlauben die direkte Umsetzung nichtlinearer Aktivierungsfunktionen per Lichtverstärkung. Dieser analoge Ansatz senkt den Energiebedarf um den Faktor Dreißig im Vergleich zu elektronischen Schaltkreisen. Gleichzeitig erhöht sich die Verarbeitungstiefe und -geschwindigkeit um das Fünfzigfache, da zahlreiche Operationen parallel in Wellenleiternetzwerken ablaufen. Ohne große Kühlanforderungen und aufwendige Stromversorgungen ergeben sich schlanke Systemdesigns, die sich effizient in Rechenzentren integrieren lassen und langfristig geringe Betriebskosten garantieren bei hoher Zuverlässigkeit und maximaler Skalierbarkeit.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Die photonische Datenverarbeitung nutzt Lichtwellenleiter und optische Schalter, um Berechnungen ohne nennenswerte Abwärme durchzuführen. Das eliminiert teure Kühlsysteme und ermöglicht, in einem einzigen optischen Zyklus komplexe nichtlineare Algorithmen auszuführen, für deren Umsetzung auf CMOS-Basis Tausende Transistoren erforderlich wären. Q.ANT erreicht mit seiner NPU eine um den Faktor 30 reduzierte Energieaufnahme und steigert die Rechenleistung um das 50-fache bei anspruchsvollen KI- und HPC-Prozessen, was zu deutlich geringeren Betriebskosten und höherer Nachhaltigkeit führt.
Innovative photonische KI-Demo Q.ANT beeindruckt Besucher in St. Louis
Q.ANT präsentiert auf der Supercomputing Show 2025 in St. Louis (17.-21. November) am Stand Nr. 535 des Leibniz-Rechenzentrums eine KI-Trainingsaufgabe auf Bildbasis. Kern der Vorführung ist die Photonic Algorithm Library Q.PAL, mit der optische Schaltungen native nichtlineare Funktionen ausführen und so Parametermengen sowie Rechenoperationen drastisch reduzieren. In der Live-Demonstration wird deutlich, wie photonische Systeme herkömmliche CPU-Arrays hinsichtlich Genauigkeit, Geschwindigkeit und Energieverbrauch übertreffen. Teilnehmer erleben praxisnah Innovation und Effizienz photonischer KI-Verarbeitung.
Optimierte analoge Einheiten ermöglichen präzisere physikbasierte Simulationen und Klassifikation
Die zweite Generation der photonischen NPU setzt auf weiterentwickelte analoge Einheitendesigns, die native nichtlineare Berechnungen beschleunigen. Als Folge sinkt die notwendige Anzahl der Modellparameter erheblich, und auch die Trainingskomplexität nimmt drastisch ab. Gleichzeitig profitieren Bilderkennungsmodelle von gesteigerter Genauigkeit, und Klassifikations- sowie Simulationsaufgaben laufen robuster ab. Anwender erzielen schnellere Durchlaufzeiten, einen deutlich geringeren Energiebedarf und bessere Skalierbarkeit bei HPC- und KI-Workloads in heterogenen Rechenumgebungen. Dadurch wird die Gesamteffizienz der Systeme maximiert.
Der 19-Zoll-Native Processing Server kombiniert photonische Prozessoren der zweiten Generation mit einem x86-Host und Linux zu einer schlüsselfertigen Racklösung. Über standardisierte PCIe-Anschlüsse sowie C/C++- und Python-APIs lässt er sich ohne zusätzliche Hardwareänderungen in vorhandene HPC-Infrastrukturen einbinden. Ein integriertes Monitoring- und Automatisierungspaket optimiert die Ressourcenzuweisung und minimiert Administrationsaufwand. Durch die kompakte Bauweise ist die Installation schnell erledigt und ermöglicht unmittelbar photonische Beschleunigung für KI- und HPC-Anwendungen. Hochverfügbarkeits-Features sorgen für unterbrechungsfreie Betriebszeiten.
In einem kompakten 19-Zoll-Chassis integriert der Native Processing Server NPS mehrere Generation-2-Photonikprozessoren und bietet PCIe-Anschlüsse für die schnelle Anbindung an x86-Systeme. Entwickler können mit C/C++- und Python-APIs photonische Berechnungsfunktionen direkt ansprechen. Die schlüsselfertige Lösung erfordert keine zusätzlichen Hardwaremodifikationen und fügt sich nahtlos in bestehende HPC- und Rechenzentrumsumgebungen ein. Dadurch verkürzt sich die Time-to-Insight für datenintensive Anwendungen bei gleichzeitiger Einsparung von Betriebs- und Energiekosten. Die robuste Konstruktion gewährleistet langfristige Zuverlässigkeit im Dauerbetrieb.
Photonische Architektur revolutioniert KI-Training mit geringerer Tiefe und Robustheit
Photonische Prozessoren verbessern die Bestandsführung in Fertigung, Logistik und Inspektion, indem sie nichtlineare neuronale Netze optisch und native berechnen. Bildbasierte KI erfasst Warenbewegungen in Echtzeit, identifiziert Defekte frühzeitig und optimiert Lagerbestände automatisch. Mit reduziertem Parameterbedarf sinkt der Stromverbrauch drastisch, wodurch vormals rechenintensive Computer-Vision-Aufgaben wirtschaftlich werden. Hybride Architekturen verbinden statistische Logik mit physikalischer Modellierung und ermöglichen präzise Simulationen, dynamische Bedarfsvorhersagen, automatisierte Produktionspläne sowie adaptive Anpassungen in vernetzten Supply-Chain-Systemen. skalierbar, nachhaltig, kosteneffizient.
KI und HPC-Workloads beschleunigen mit Q.ANT NPU2 schlüsselfertig einsetzbar
Q.ANTs neue 19-Zoll-Server mit NPU 2 können ab sofort geordert werden und werden ab dem ersten Halbjahr 2026 ausgeliefert. Die vorkonfigurierte Rackeinheit kombiniert photonische Module, x86-Host und ein Linux-Betriebssystem. Dank PCIe und APIs für C, C++ oder Python gelingt die Integration in bestehende Rechenzentren mühelos. Entwickler erhalten umgehend performante, energieeffiziente Beschleunigung für komplexe KI- und HPC-Workloads und profitieren von vereinfachter Wartung sowie optimierter Ressourcenverwaltung. Skalierung auf mehrere Racks ist Zusatzaufwand möglich.
Neue Anwendungsfelder native photonische Berechnung in KI und HPC
Durch native photonische Verarbeitung senkt die Q.ANT NPU 2 Betriebskosten signifikant: Lichtbasierte Algorithmen verursachen kaum Wärme und reduzieren den Energieverbrauch um bis zu 30-mal. Gleichzeitig liefert die Hardware bis zu 50-mal mehr Rechenleistung für anspruchsvolle KI- und HPC-Workloads. Der 19-Zoll-Native Processing Server NPS mit x86-Host, Linux, Q.PAL und API-Support ermöglicht Anwendern wirtschaftliche Skalierung, höhere Effizienz und verbesserte Präzision in Forschung und Industrie. Unternehmen profitieren von geringeren Investitionen, schnellerer Rentabilität maßgeblich.
