Licht statt Elektronen und Transistoren
Q.ANT attackiert GPU-Dominanz mit photonischem Prozessor
Q.ANT ist es gelungen die Leistungsfähigkeit der analogen photonischen Prozessoren deutlich zu steigern. Mit der zweiten Generation, der Native Processing Unit 2, können Betreiber von Rechenzentren die durch KI-Lasten dramatisch steigende Energieaufnahme drastisch zu reduzieren.
Die zweite Generation ihrer Native Processing Unit, kurz NPU 2, steht ab sofort zur Verfügung und bietet erweiterte nichtlineare Verarbeitungsfunktionen. Damit erreicht sie eine noch höhere Energieeffizienz und Performance für KI- und Hochleistungsanwendungen. Durch die native Ausführung nichtlinearer mathematischer Operationen mit Licht ermöglicht die Q.ANT NPU 2 völlig neue KI- und wissenschaftliche Anwendungen, darunter physikalische KI, fortschrittliche Robotik, Computer Vision der nächsten Generation, industrielle Intelligenz, physikbasierte Simulation sowie Datenanalyse und automatische Mustererkennung. Q.ANT bietet seine NPUs direkt in einer 19-Zoll-Serverlösung inklusive x86-Hostprozessor und Linux-Betriebssystem an.
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»Q.ANT bietet der Branche eine neue Klasse von Prozessoren, die Leistungssteigerungen jenseits der inkrementellen Verbesserungen der digitalen Gegenspieler ermöglicht. Unsere NPU 2 ebnet den Weg für neuartige Algorithmen, die mit digitalen Schaltungen nicht realisierbar sind«, sagt Dr. Michael Förtsch, CEO von Q.ANT. »Seit Jahren prescht die Entwicklung der KI voran, während wir mit ihrer Energieversorgung kaum hinterherkommen. Energie ist die neue Herausforderung bei der Leistungssteigerung. Mit unseren NPUs haben wir diese Muster durchbrochen. Unsere NPU 2 beweist, dass Leistung und Nachhaltigkeit Hand in Hand gehen können. Das ist keine einfache Weiterentwicklung, sondern ein echter Paradigmenwechsel.«
Für eine Welt mit begrenzten Energiereserven
Das Wachstum der KI stößt an die physikalischen Grenzen des Siliziums. Jede neue GPU-Generation verbraucht mehr Strom, mehr Wasser und erzeugt mehr Wärme als die Vorgängergeneration. Kühlsysteme machen bis zu 40 Prozent des gesamten Energieverbrauchs von Rechenzentren aus. Die photonische Datenverarbeitung verändert diese scheinbare Gesetzmäßigkeit grundlegend: Licht bewegt sich schneller, erzeugt nahezu keine Wärme und kann komplexe Funktionen in einem einzigen optischen Schritt ausführen, für den auf einem CMOS-Chip Tausende Transistoren erforderlich wären. Durch den Ersatz der Transistorlogik durch native analoge Berechnungen mit Licht erreicht die Rechner-Architektur von Q.ANT einen bis zu 30-mal geringeren Energieverbrauch und eine 50-mal höhere Performance für komplexe KI- und HPC-Workloads.
Live-Demonstration auf der Supercomputing 2025 in St. Louis
Die NPU 2 von Q.ANT wird auf der Supercomputing Show in St. Louis erstmals der Öffentlichkeit vorgestellt. In einer Live-Demonstration präsentiert sie Q.ANT vom 17. bis 21. November 2025 am Stand des Leibniz-Rechenzentrums (Stand-Nr. 535).
Im Juli dieses Jahres hatte das Leibniz Rechenzentrum in München die NPS-Einschübe von Q.ANT offiziell in Betrieb genommen, wo sie jetzt einen integralen Bestandteil der Rechner-Infrastruktur bilden und an realen Aufgaben arbeiten.
Auf dem Stand des Leibniz-Rechenzentrums führt die NPU 2 eine bildbasierte KI-Lernaufgabe durch, bei der Funktionen der Q.ANT Photonic Algorithm Library Q.PAL auf den photonischen Prozessoren von Q.ANT zum Einsatz kommen. Die Q.PAL Bibliothek bietet Entwicklern effiziente, nichtlineare Algorithmen und Funktionen für komplexe Workloads, die von Q.ANT für die anwendungsorientierte photonische Verarbeitung kontinuierlich verbessert und optimiert werden. Die Live-Demonstration verdeutlicht, wie mit weniger Parametern und weniger Rechenoperationen präzisere Ergebnisse erzielt werden als mit herkömmlichen, CPU-basierten Systemen – ein praktischer Beweis für beschleunigtes, photonisches Computing in bestehenden Serverarchitekturen.
Photonik skaliert schneller als CMOS
Die Besucher können testen, wie die NPU mithilfe eines nichtlinearen neuronalen Netzwerks Bilder innerhalb von Sekunden lernt. Dies markiert einen wesentlichen Fortschritt: Innerhalb nur eines Jahres hat Q.ANT den Schritt von der einfachen Ziffernerkennung über die Bildklassifikation bis hin zum Lernen von Bildern vollzogen.
»Photonisches Computing skaliert deutlich schneller als CMOS«, sagt Dr. Michael Förtsch, CEO von Q.ANT. »Was in der digitalen Datenverarbeitung zehn Jahre gedauert hat, haben wir mit Photonik in nur einem Jahr erreicht. Die zweite Generation unserer Native Processing Unit zeigt, wie schnell dieser Wandel voranschreitet und warum effizientes, lichtbasiertes Rechnen die nächste Welle von KI und HPC vorantreiben wird.«
Neu in der NPU 2
Verbesserter nichtlinearer Verarbeitungskern: Die NPU der zweiten Generation verfügt über verbesserte analoge Einheiten, die für nichtlineare Netzwerkmodelle optimiert sind. Dadurch wird die Parameteranzahl und Trainingstiefe drastisch reduziert, während gleichzeitig die Genauigkeit beim Bildlernen, bei der Klassifizierung und bei der Physiksimulation verbessert wird.
Integrierbares, schlüsselfertiges Server-System: Der Native Processing Server NPS wird als schlüsselfertiger 19-Zoll-Server für die Rackmontage geliefert, enthält mehrere NPUs der Generation 2 und lässt sich über PCIe- und C/C++/Python-APIs nahtlos mit CPUs und GPUs in bestehende HPC- und Rechenzentrumsumgebungen integrieren. Damit ist er sofort zur photonischen Beschleunigung einsetzbar.
Computer Vision wird wirtschaftlicher, KI-Modelle werden intelligenter
In praktischen Anwendungen, etwa in der Fertigung, Logistik oder Inspektion, können Photonik-Prozessoren nichtlineare neuronale Netzwerke weitaus effizienter ausführen. Dadurch kann die bildbasierte KI Fehler erkennen, Objekte verfolgen und Bestände mit weniger Parametern optimieren, was die Energiekosten drastisch senkt und Computer-Vision-Systeme auch für aufwändige Aufgaben wirtschaftlich rentabel macht, die zuvor als zu rechenintensiv galten. Photonik-Prozessoren werden die nächste Generation von KI-Architekturen beschleunigen, etwa hybride Modelle, die statistische Logik mit physikalischer Modellierung kombinieren. Das eröffnet Fortschritte in Bereichen wie Arzneimittelforschung, Materialdesign und adaptiver Optimierung, in denen sowohl nichtlineare Komplexität als auch extreme Energieeffizienz von entscheidender Bedeutung sind.
Die Q.ANT Server mit der neusten Prozessorgeneration NPU 2 können ab sofort bestellt und im ersten Halbjahr 2026 bezogen werden. Die schlüsselfertigen Server sind in jedem Rechenzentrum einsetzbar und lassen sich nahtlos in bestehende HPC-Infrastrukturen integrieren.
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