Mit der NPU 2 von Q.ANT eröffnen sich vielfältige Einsatzmöglichkeiten in Bereichen wie fortschrittlicher Robotik, Computer Vision der nächsten Generation und physikbasierter Simulation. Die photonische Architektur ermöglicht native, nichtlineare Berechnungen mit Licht, wodurch komplexe neuronale Netzwerke effizienter trainiert und ausgeführt werden können. Kunden profitieren von einer bis zu 30-fach reduzierten Leistungsaufnahme und einer bis zu 50-fach gesteigerten Rechenperformance. Der schlüsselfertige 19-Zoll-NPS-Server mit x86-Host und Linux bietet nahtlose Integration in bestehende HPC-Umgebungen.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Neue photonische Architektur eröffnet physikalische KI, Robotik und Simulation
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Die photonische NPU 2 von Q.ANT setzt nichtlineare Operationen mittels Lichtwellen direkt in Hardware um, was Rechenintensität und Energieverbrauch drastisch reduziert. Optische Interferenzmuster ersetzen komplexe CMOS-Schaltungen, sodass KI-Modelle, Robotersysteme und Computer-Vision-Anwendungen in einem Schritt ausgeführt werden. Dies eröffnet Möglichkeiten für physikbasierte Simulationen, adaptive Steuerungssysteme, autonome Inspektionslösungen, materialbasierte Entwurfsprozesse, automatisierte Mustererkennung, Echtzeit-Analysen in Forschung, Fertigung, Logistik, biomedizinische Modellierung, Klimaverfolgung, Verkehrsüberwachung, Infrastrukturdiagnostik, Produktionsautomatisierung, Finanzmarktanalyse, Verkehrsflussoptimierung, Smart-Grid-Steuerung sowie Umweltmonitoring, Materialwissenschaften, Netzwerkanalyse, Sensordatenfusion, Anwendungen.
Photonische Beschleunigung per PCIe: Q.ANT NPS integriert Rechenzentren nahtlos
Der Native Processing Server NPS von Q.ANT bietet die NPU 2 in einem voll ausgestatteten 19-Zoll-Server. Mehrere photonische Einheiten kooperieren mit einem x86-Hostprozessor und einem Linux-OS, um native Lichtberechnungen zu ermöglichen. Dank standardisierten PCIe-Interfaces sowie C/C++- und Python-Programmierschnittstellen fügt sich der Server reibungslos in vorhandene CPU- und GPU-basierte Architekturen ein und beschleunigt KI- und HPC-Aufgaben ohne Mehraufwand.
Optische Datenverarbeitung nutzt photonische Schaltungen, um Berechnungen nahezu ohne Widerstandsverluste durchzuführen. Energieintensive Quantenschritte entfallen, wodurch der Strombedarf um das Dreißigfache sinkt. Gleichzeitig wird die Gesamtrechenleistung gegenüber konventionellen Prozessoren um das Fünfzigfache erhöht. Ohne thermischen Hotspot-Burdens und aufwändige Kühlung können Serverkomponenten dichter gepackt werden. Diese Effizienzsteigerung eröffnet neue Optionen für großskalige KI-Modelle und High-Performance-Computing-Anwendungen, in denen Energieverbrauch und Wärmemanagement oft limitierende Faktoren darstellen mit langlebigen photonischen Bauelementen und hoher stabiler Zuverlässigkeit.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Der Einsatz optischer Bauelemente eliminiert die Wärmeentwicklung, wie sie bei CMOS-Chips durch elektrischen Stromfluss entsteht, und erspart komplexe Kühleinheiten. Lichtbasierte Rechenkerne können komplizierte mathematische Operationen in einem einzigen Durchgang abwickeln, wofür herkömmliche Siliziumprozessoren zahlreiche Transistoren bräuchten. Q.ANTs NPU demonstriert so eine bis zu 30-mal höhere Energieeffizienz sowie eine um 50-fach gesteigerte Rechenleistung bei anspruchsvollen KI- und HPC-Workloads und ermöglicht dadurch effizientere Betriebskosten und reduziertem ökologischen Fußabdruck.
Weniger Parameter, präzisere Ergebnisse dank Q.PAL auf Supercomputing 2025
Vom 17. bis 21. November 2025 präsentiert Q.ANT auf der Supercomputing Show in St. Louis am Stand Nr. 535 des Leibniz-Rechenzentrums eine innovative, bildbasierte KI-Lernaufgabe. Im Zentrum steht die Photonic Algorithm Library Q.PAL, mit der durch optische Berechnungsmethoden deutlich weniger Modellparameter und Rechenzyklen nötig sind. Die Live-Demonstration verdeutlicht anschaulich, wie photonische Hardware im Vergleich zu typischen CPU-Systemen präzisere Resultate bei reduziertem Energieeinsatz liefert. Besucher erleben Performancegewinne und Effizienzsteigerung direkt live.
Analoge Einheiten ermöglichen native nichtlineare Modelle mit hohem Durchsatz
Die NPU der zweiten Generation nutzt verbesserte analoge Kerne, optimiert für komplexe nichtlineare neuronale Netzstrukturen. Dadurch vermindert sich der Parameterumfang erheblich, während auch die Tiefe des Trainingsprozesses um ein Vielfaches abnimmt. Gleichzeitig profitieren Bildverarbeitungsalgorithmen von höherer Präzision, und Klassifizierungsmodelle arbeiten stabiler. Außerdem steigert sich die Leistungsfähigkeit bei physikbasierten Simulationen. Das führt zu effizienteren Trainingszyklen, geringerem Energieverbrauch und besserer Skalierbarkeit anspruchsvoller KI-Workloads sowie zu reduzierten Hardwareanforderungen in Rechenzentren und geringerem Platzbedarf.
Der Native Processing Server im 19-Zoll-Format kombiniert mehrere Generation-2-Photonik-CPUs mit einem x86-Controller und Linux. Über PCIe und gängige Programmierschnittstellen wie C/C++ und Python profitieren Anwender von einer Plug-and-Play-Integration in HPC-Umgebungen. Die modulare Bauweise ermöglicht skalierbare Erweiterungen, während ein webbasierendes Dashboard Echtzeit-Performance-Daten und Ressourcenmanagement bereitstellt. Eine zentrale Konsole unterstützt Dispatching von KI-Workloads und erleichtert den administrativen Betrieb im Rechenzentrum. Updates und Firmware-Verteilungen lassen sich automatisieren, um Ausfallzeiten auf ein Minimum zu reduzieren.
Als vorkonfigurierte 19-Zoll-Einheit liefert der Native Processing Server NPS mehrere Generation-2-Photonikbeschleuniger, die sich nahtlos über PCIe einbinden lassen. Entwickelt für HPC-Umgebungen unterstützt er C/C++- und Python-Schnittstellen für eine einfache Programmierung. Die integrierte photonische Hardware ermöglicht native nichtlineare Operationen mit minimalem Energieaufwand. Systemadministratoren profitieren von der schlüsselfertigen Auslieferung und können den Server ohne zusätzliche Anpassung direkt in bestehende Rechenzentren integrieren und betreiben. Dadurch entfallen aufwändige Nachrüstungen, und die KI-Beschleunigung beginnt sofort.
Effiziente Photonik beschleunigt deutlich Computer-Vision-Prozesse in Fertigung und Inspektion
Photonische Beschleuniger steigern die Effizienz nichtlinearer neuronaler Netze in Produktionsanlagen, Logistikdepots und Inspektionssystemen massiv. Bildbasierte KI identifiziert Fehlstellen präzise, verfolgt Objekte automatisiert und optimiert Bestände dynamisch. Durch geringeren Parameterbedarf reduzieren sich Stromverbrauch und Betriebskosten signifikant, wodurch ehemals rechenintensive Computer-Vision-Aufgaben wirtschaftlich attraktiv werden. Parallel eröffnen Hybridverfahren aus statistischer Logik und physikalischer Modellierung neue Potenziale in der Wirkstoffforschung, Materialentwicklung, adaptiven Steuerung und Prozessoptimierung sowie in der Produktionsplanung, Energieoptimierung und Qualitätssicherung branchenweit zuverlässig.
Schlüsselfertige Q.ANT-Server mit photonischer NPU2 revolutionieren HPC und KI-Berechnung
Interessenten können die NPU-2-basierten Server von Q.ANT ab sofort ordern. Die Auslieferung startet erwartungsgemäß im ersten Halbjahr 2026. Dank einer schlüsselfertigen 19-Zoll-Racklösung mit integriertem Hostprozessor und vorinstalliertem Linux lassen sie sich problemlos in vorhandene Infrastruktur integrieren. Mit photonischen Recheneinheiten beschleunigt die Plattform rechenintensive KI- und HPC-Workloads direkt im optischen Bereich. Entwickler profitieren von reduzierten Modellkomplexitäten, hoher Skalierbarkeit und erheblicher Energieeinsparung durch native Lichtverarbeitung. Der Betrieb erfordert Wartungsaufwand und reduziert Betriebskosten.
Schlüsselfertiger NPS-Server mit x86-Host integriert Q.ANT NPU nahtlos Linux
Mit der zweiten Generation der NPU liefert Q.ANT eine vollständig schlüsselfertige Lösung, die photonische Prozessoren in einem 19-Zoll-Native Processing Server bündelt. Der integrierte x86-Host läuft unter Linux und unterstützt Entwickler über C/C++- und Python-Schnittstellen. Anwender können native nichtlineare KI- und HPC-Workloads direkt über Q.PAL ausführen. Die photonische Architektur senkt den Energiebedarf drastisch und steigert die Rechenleistung, während eine Live-Demo auf Supercomputing 2025 Praxistauglichkeit belegt.
