Forscher in den Bereichen Klimasimulation, Molekulardynamik und Strömungsmechanik profitieren von der NPU 2 für HPC-Workloads. Die photonische Bearbeitung nativer, nichtlinearer Funktionen reduziert den Energiebedarf im Vergleich zu traditionellen Architekturen um bis zu das 30-Fache. Gleichzeitig erlaubt die bis zu 50-fache Performance-Steigerung komplexere Simulationen in kürzerer Zeit. Der Native Processing Server NPS ist als 19-Zoll-Racklösung mit integriertem x86-Host und Linux erhältlich und bietet sofortige Beschleunigung. API-Integration über PCIe und C/C++-Schnittstellen ermöglicht einfache Workflow-Anpassung.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Physikalische KI-Anwendungen erhalten durch photonische Operationen einen beträchtlichen Leistungsschub
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Q.ANTs NPU 2 nutzt photonische Schaltkreise, um nichtlineare mathematische Operationen nativ im optischen Bereich durchzuführen. Die Technologie minimiert den Energieverbrauch durch Wegfall großer Kühlsysteme, während sie gleichzeitig fünzigmal höhere Rechenleistung ermöglicht. Sie revolutioniert KI- und HPC-Workloads und erschließt neue Einsatzgebiete in physikalischer KI, adaptiver Robotik, modernen Computer-Vision-Architekturen, skalierbaren Simulationen und automatisierter Bildanalyse in Produktionsprozessen und Forschungsprojekten.
Optische Rechenprozesse und x86-Host vereint: Q.ANT NPS in Aktion
Q.ANTs Native Processing Server NPS ist ein 19-Zoll-Rackserver, der die NPU 2 mit mehreren photonischen Prozessoren, einem integrierten x86-Host und Linux vereint. Dank PCIe-Verbindungen und C/C++- sowie Python-APIs wird der Server ohne zusätzliche Hardwareschritte in bestehende CPU- und GPU-Rechenzentren integriert. Damit stellt das System sofort photonische Beschleunigung für KI und HPC bereit, während klassische Workloads unverändert weiterlaufen.
Photonische Datenprozessoren nutzen optische Interferometer, um lineare und nichtlineare Operationen simultan durchzuführen. Diese native Lichtverarbeitung eliminiert hunderte elektronischer Transistoren, wodurch der Energiebedarf um das 30-Fache abnimmt. Parallel zur drastischen Reduktion des Stromverbrauchs steigt die Gesamtperformance um das 50-Fache. Das Fehlen intensiver Wärmequellen erlaubt dichte Rack-Installationen. So profitieren Data-Center von höherer Auslastung bei niedrigen Betriebskosten und Umweltbelastung, während Entwickler schnelle und präzise KI-Modelle realisieren und modularer Skalierbarkeit, kosteneffizienter Wartungsfreundlichkeit sowie Zukunftssicherheit.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Photonische NPU-Architekturen transferieren Rechenlogik in den optischen Bereich, wodurch Wärmeerzeugung weitgehend unterbunden und komplexe Kühltechnik überflüssig wird. Sie führen nichtlineare Operationen in einem einzigen Lichtausbreitungsprozess durch, wofür traditionell elektronisch Millionen von Transistoren notwendig wären. Q.ANTs Lösung erzielt dabei bis zu 30-mal niedrigeren Energieverbrauch und steigert gleichzeitig die Verarbeitungsleistung um das Fünfzigfache bei leistungshungrigen KI- und HPC-Workloads, was bisher unerreichte Effizienzniveaus ermöglicht und setzt neue Maßstäbe in Energieeffizienz, Leistung und Nachhaltigkeit.
Q.ANTs Q.PAL-Demo beweist erfolgreich effizientes Bildlernen auf Supercomputing 2025
Auf der Supercomputing Show 2025 in St. Louis vom 17. bis 21. November zeigt Q.ANT am Stand 535 des Leibniz-Rechenzentrums eine interaktive Bildverarbeitungsaufgabe für KI-Training. Die Photonic Algorithm Library Q.PAL wird eingesetzt, um vor Ort anhand optischer Rechenoperationen die Parameterzahl und Rechenprozesse zu reduzieren. Die Live-Demo macht die Effizienzvorteile photonischer Ansätze im Vergleich zu herkömmlichen CPUs deutlich und bietet Entwicklern anschauliche Einblicke in neue Möglichkeiten für energieeffiziente und präzise KI-Modelle.
Deutlich geringerer Parameterbedarf steigert Robustheit in Klassifizierung und Simulation
Die zweite NPU-Generation bietet neuartige analoge Verarbeitungselemente, die effektive nichtlineare Berechnungen direkt im Photonischen durchführen. Dadurch vermindert sich die erforderliche Anzahl an Parametern deutlich, und Trainingsprozesse werden deutlich kürzer und effizienter. Gleichzeitig werden Bild-KI-Systeme präziser, Klassifizierungen robuster und physikbasierte Modellierungen stabiler. Unternehmen profitieren von rascheren Innovationszyklen, reduziertem Energiebedarf und geringeren Infrastrukturkosten, während die Gesamtleistung bei anspruchsvollen KI- und HPC-Aufgaben markant gesteigert wird. Das ermöglicht eine nachhaltigere IT-Infrastruktur und spart Betriebskosten.
Die 19-Zoll-Lösung vereint photonische Rechenbeschleunigung, x86-Host und Linux in einem formfaktor-konformen Rackserver. Entwickler nutzen standardisierte PCIe-Ports und C/C++- sowie Python-APIs, um die Beschleuniger direkt in bestehende HPC-Architekturen zu integrieren. Eine automatische Ressourcenverwaltung und umfassende Monitoring-Funktionen erlauben optimale Auslastung und vorausschauende Wartung. Dank Plug-and-Play-Design reduziert sich der Integrationsaufwand, und Teams können photonische Performance für KI- und HPC-Aufgaben ohne Umwege bereitstellen. Ein integriertes Dashboard stellt alle wichtigen Betriebsgrößen übersichtlich dar.
Der Native Processing Server NPS vereint eine 19-Zoll-Racklösung mit mehreren photonischen Prozessoren der zweiten Generation und integriert sich über PCIe nahtlos in vorhandene x86-Infrastrukturen. Dank C/C++- und Python-APIs können Softwareentwickler photonische Beschleunigungsfunktionen direkt ansteuern, ohne umfangreiche Treiber oder Middleware. Diese Plattform ermöglicht schnelle Inbetriebnahme in HPC-Clustern und Rechenzentren, steigert Leistung und Energieeffizienz signifikant und reduziert physische Abwärme durch native optische Verarbeitung nichtlinearer Algorithmen. Die modulare API-Struktur sorgt für einfache Integration.
Pharma- und Materialforschung profitieren von innovativen hybriden photonic-statistischen KI-Modellen
Photonische Prozessoren lassen sich nahtlos in existierende Rechenzentren und Cloud-Infrastrukturen integrieren und beschleunigen nichtlineare neuronale Netze in Fertigung, Logistik und Inspektion durch native Lichtberechnung. Bildbasierte KI erkennt Defekte, verfolgt Objekte automatisch und optimiert Lagerbestände effizienzorientiert mit weniger Parametern. Der Energieverbrauch sinkt erheblich, und vormals zu rechenintensive Computer-Vision-Workloads werden wirtschaftlich machbar. Kombinierte Modelle aus statistischer Logik und physikalischer Modellierung eröffnen weiterführende Einsatzmöglichkeiten in Forschung, Entwicklung und Automatisierungstechnik. Prozesskontrolle, Wartungsvorhersage, Ressourceneffizienz, Skalierbarkeit.
Serverauslieferung startet erstes Halbjahr 2026: Photonische NPU2-Beschleunigung sofort nutzen
Die NPU 2-Server von Q.ANT können ab sofort bestellt werden, mit Auslieferung ab dem ersten Halbjahr 2026. Die vorkonfigurierte Racklösung im 19-Zoll-Format kombiniert photonische Hardware, x86-Host-Prozessor und Linux-OS. Über PCIe-Anbindung und offene C/C++- beziehungsweise Python-Schnittstellen integrieren sich die Systeme schnell in Rechenzentren. Unternehmen profitieren umgehend von nativer nichtlinearer Lichtverarbeitung für komplexe KI- und HPC-Aufgaben und erreichen dabei höhere Leistungsdichte und deutlich geringeren Energieverbrauch. Das Gewicht Volumen sind für Standard-Racks optimiert.
Energieeffizienz um das Dreißigfache erhöht, Performance bis fünfzigfach gesteigert
Die photonische Architektur der NPU 2 führt nichtlineare Funktionen direkt optisch aus und ersetzt tausende Transistoren in einem einzigen Verarbeitungsschritt. Dadurch entstehen nahezu keine Wärmeverluste und der Energieverbrauch sinkt um bis zu 30-mal, während die Rechenleistung um bis zu 50-mal zunimmt. In dem schlüsselfertigen 19-Zoll-Native Processing Server NPS integriert Q.ANT x86-Host, Linux, Q.PAL und APIs für C/C++ sowie Python zur sofortigen Beschleunigung von KI- und HPC-Workloads. Potentiale in Forschung und Industrie.
