Der Native Processing Server NPS von Q.ANT ermöglicht die einfache Anbindung photonischer Prozessoren über standardisierte Schnittstellen. Über PCIe werden die eingebetteten NPU 2-Einheiten direkt mit dem Host verbunden, während C/C++- und Python-APIs Entwicklern vertraute Programmierumgebungen bieten. Binnen weniger Stunden lässt sich der 19-Zoll-Rackserver in bestehende CPU- und GPU-Systeme integrieren. Anschließend steht sofortige photonische Beschleunigung für KI- und Hochleistungsrechenaufgaben bereit, ohne Änderungen an der Gesamtarchitektur vornehmen zu müssen. Doppelt ausgelegte NPU-Module sichern höchste Ausfallsicherheit.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
C/C++- und Python-APIs garantieren nahtlose Integration in bestehende HPC-Umgebungen
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Mit der NPU 2 führt Q.ANT nichtlineare mathematische Berechnungen native im optischen Bereich aus und revolutioniert so KI- und HPC-Performance. Photonische Interferenz ersetzt rechenintensive Transistornetzwerke, erreicht Extremwerte bei Energieeffizienz und Geschwindigkeiten. Anwendungen reichen von physikalischen KI-Modellen über autonome Robotik bis zu Computer Vision und physikbasierten Simulationen. Die Technologie gestattet hochpräzise Mustererkennung, adaptive Regelungssysteme und Echtzeit-Analysen in Automobiltechnik, Gesundheitswesen, Fertigungsindustrie und Umweltmonitoring.
Schlüsselfertiger Photonik-Server: Q.ANT NPS bietet umfassende KI- und HPC-Beschleunigung
Q.ANT bietet die NPU 2 in einem 19-Zoll-Server an, der als Native Processing Server NPS bezeichnet wird und photonische Prozessoren mit einem integrierten x86-Host sowie Linux vereint. Mithilfe von PCIe-Verbindungen und C/C++- beziehungsweise Python-APIs lässt sich das System nahtlos in bestehende CPU-/GPU-Cluster integrieren. Dies erlaubt Betreibern, photonische Beschleunigung für anspruchsvolle KI- und HPC-Anwendungen sofort einzusetzen.
Optische Datenverarbeitung basiert auf Wellenleiterarrays, die optische Intensitäten modulieren, um mathematische Operationen in Hardware umzusetzen. Durch dieses Prinzip reduziert sich der elektrische Energiebedarf um einen Faktor von dreißig und die Verarbeitungsgeschwindigkeit vervielfacht sich um fünfzig. Die nur wenig Abwärme erzeugenden Module ermöglichen einen ökonomischen Betrieb ohne aufwändige Klimatisierung. Dies erlaubt den Aufbau hochleistungsfähiger Photonic Accelerators für KI-Inferenz, Bildverarbeitung und wissenschaftliche Simulationen bei deutlich geringeren Gesamtbetriebskosten mit einfacher Skalierbarkeit niedriger Latenz.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Normalerweise erzeugen CMOS-Komponenten beim Schalten erhebliche Abwärme, was aufwendige Kühlsysteme erfordert. Die photonische Verarbeitung von Q.ANT setzt stattdessen Licht ein, das nahezu verlustfrei durch Rechenstrukturen geleitet wird. In diesem optischen Schritt lassen sich nichtlineare Operationen ausführen, für die sonst Tausende Siliziumtransistoren notwendig wären. Als Ergebnis profitiert die NPU von bis zu 30-fach niedrigerem Energiebedarf und einer 50-fach höheren Rechengeschwindigkeit bei komplexen KI- und HPC-Aufgaben mit enormer Effizienzsteigerung und reduziertem Fußabdruck.
Supercomputing 2025: Q.ANT demonstriert effiziente und photonische KI-Beschleunigung live
Während der Supercomputing Show 2025 in St. Louis (vom 17. bis 21. November) stellt Q.ANT am Messestand des Leibniz-Rechenzentrums Nr. 535 eine neue bildbasierte KI-Lernaufgabe vor. Dabei nutzt das Unternehmen die fortschrittliche Photonic Algorithm Library Q.PAL, um nichtlineare Netzwerkeigenschaften optisch zu verarbeiten und so die Parametereffizienz zu steigern. Die Live-Demonstration illustriert, wie photonische Verarbeitung klassische CPU-basierte Workloads übertrifft und signifikante Zeit- und Energieeinsparungen ermöglicht. Teilnehmer erhalten fundierten Einblick in KI-Szenarien.
Modellparameter drastisch reduziert steigern Bildklassifizierung und Simulationsergebnisse deutlich effizient
Die photonische Architektur der zweiten NPU-Generation beinhaltet verfeinerte analoge Logikeinheiten, die nichtlineare Funktionen nativ im Lichtbereich umsetzen. Dies senkt die Anzahl notwendiger Modellparameter drastisch und minimiert gleichzeitig die Trainingsintensität. Bildbasierte Lernaufgaben erreichen höhere Präzision, während Klassifizierungsmodule und physikbasierte Simulationen an Stabilität gewinnen. Anwender profitieren von verkürzten Trainingszeiten, geringerem Energiebedarf und besserer Integration in bestehende Systeme, was letztlich die Gesamtbetriebskosten reduziert. Das ermöglicht schnellere Iterationen, reduzierte Stromkosten und deutlich verbesserte Skalierbarkeit.
Dieses Rackmount-System im 19-Zoll-Format kombiniert mehrere photonische NPU-Bausteine mit einem x86-Rechner und einem vorinstallierten Linux. Standardisierte PCIe-Schnittstellen sowie APIs für C/C++ und Python erlauben eine Plug-in-Integration in bestehende Rechenzentren. Die Softwareumgebung umfasst automatische Treiberinstallationen, Performance-Monitoring und Remote-Management. Durch die vorvernetzte Bauweise entfallen aufwendige Konfigurationsschritte, sodass Anwender binnen Minuten photonische Beschleunigung für KI-, ML- und HPC-Aufgaben nutzen können. Energieverbrauch, Temperatur und Auslastung werden kontinuierlich erfasst und optimiert.
Die komplett ausgestattete 19-Zoll-Racklösung NPS von Q.ANT integriert mehrere Generation-2-Neuromorphing-Prozessoren und stellt PCIe-basierte Verbindungen zu Host-CPUs bereit. Durch vollständig unterstützte C/C++- und Python-APIs kann jede Anwendung photonische Beschleunigung nutzen, ohne den bestehenden Softwarestack zu verändern. Dieses Design beschleunigt sowohl KI- als auch HPC-Workloads effizient und nachhaltig. Dank Plug-and-Play-Charakter entfällt aufwändiges Customizing, wodurch Administratoren den Server zügig in Rechenzentrumstopologien integrieren können. Gleichzeitig wird die Hardware effizient gekühlt, während sich Wartungsaufwand minimiert.
Bildbasierte Photonik-KI optimiert Bestände, erkennt Objekte und spart Energie
In Fertigung, Logistik und Inspektion steigern photonische Prozessoren die Leistungsfähigkeit nichtlinearer neuronaler Netze erheblich, indem sie komplexe Funktionen optisch darstellen. Bildbasierte KI identifiziert Fehler in Bauteilen, verfolgt Objekte automatisch und optimiert Lagerbestände ressourcenschonend. Durch geringeren Parameteraufwand reduzieren sich Energieverbrauch und Betriebskosten signifikant, wodurch vormals rechenintensive Computer-Vision-Anwendungen wirtschaftlich werden. Hybridmodelle aus statistischer Logik und physikalischer Modellierung eröffnen darüber hinaus neue Forschungsfelder in Arzneimittelentwicklung, Materialdesign, Biophotonik und adaptiven Optimierungsprozessen. Prozesssteuerung, Überwachung, erneuerbar.
19-Zoll-Server mit NPU2 bietet sofort einsetzbare photonische Rechenleistung leistungsstark
Die neuen Q.ANT-Server mit Photonik-Beschleunigung sind ab sofort bestellbar. Auslieferung ab dem ersten Halbjahr 2026 ermöglicht frühzeitige Planung. Durch die schlüsselfertige 19-Zoll-Integration von NPU 2, x86-Host und Linux lassen sie sich effizient in bestehende IT-Infrastruktur einfügen. Standard-APIs in C, C++ und Python sowie PCIe-Konnektivität sorgen für unkomplizierte Implementierung. Die photonischen Module beschleunigen KI-Modelle und HPC-Aufgaben, senken den Stromverbrauch langfristig und steigern die Gesamtleistung deutlich. Das Resultat ist nachhaltiges High-Performance-Computing.
Hybridmodelle verbinden statistische Logik und physikalische Simulation optimierte KI
Q.ANTs zweite Generation der Native Processing Unit führt nichtlineare mathematische Operationen direkt im optischen Bereich aus. Diese native photonische Verarbeitung ersetzt tausende Siliziumtransistoren pro nichtlinearer Funktion, senkt den Energiebedarf um bis zu 30-mal und steigert die Rechenleistung um bis zu 50-mal. Der 19-Zoll-Native Processing Server NPS mit Linux, integriertem x86-Host und Q.PAL-API ermöglicht unkomplizierte Einbindung in bestehende KI- und HPC-Infrastrukturen und bietet sofortige Einsatzbereitschaft. Er unterstützt KI, Robotik und visuelle Inspektion.
