Mit der Photonic Algorithm Library Q.PAL bietet Q.ANT eine spezialisierte Softwareplattform, die nonlineare Netzmodelle für photonische Verarbeitung optimiert. Q.PAL ermöglicht das Design und die Ausführung von KI- und HPC-Algorithmen mit deutlich weniger Parametern und Rechenoperationen. Dadurch werden Trainingszeiten verkürzt und die Modellrobustheit gesteigert. Zusammen mit dem NPU 2-basierten 19-Zoll-Native Processing Server NPS entsteht eine schlüsselfertige Lösung, die nahtlose photonische Beschleunigung für komplexe Anwendungen bietet. Entwickler nutzen komfortabel C++- und Python-APIs, um Q.PAL-Funktionen anzusprechen.
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Robuste Bildklassifizierung dank optischer native Verarbeitung mit Q.ANT NPU2
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Die photonische NPU 2 von Q.ANT setzt nichtlineare Mathematik durch optische Interferenz in Hardware um, wodurch herkömmliche Transistornetze obsolet werden. Diese native Lichtverarbeitung realisiert komplexe Funktionen in einem einzigen Lichtschritt bei extrem niedrigem Energiebedarf. Als Ergebnis eröffnen sich Anwendungen in physikalischer KI, intelligenter Robotik, hochauflösender Computer Vision, realistischen physikbasierten Simulationen und automatisierter Mustererkennung für Industrie, Forschung, Gesundheitswesen, Verkehrssteuerung und Umweltschutz.
Native Processing Server NPS beschleunigt KI-Tasks durch optische Rechenkernintegration
Der 19-Zoll-Native Processing Server NPS von Q.ANT kombiniert mehrere photonische NPU 2-Chips mit einem x86-Hostprozessor und Linux und wird als schlüsselfertige Lösung ausgeliefert. Per PCIe-Anschluss und C/C++- sowie Python-APIs lässt sich das System direkt an vorhandene CPU- und GPU-cluster anbinden. Betriebsteams integrieren die photonische Beschleunigung nahtlos, um KI- und HPC-Anwendungen ohne Anpassungen an ihrer Infrastruktur zu beschleunigen.
Moderne photonische Beschleuniger verwenden kohärente Lichtstrahlen, um Matrixfaktoren und Aktivierungsfunktionen analog zu verarbeiten. Dieser Ansatz senkt den Energiebedarf um das Dreißigfache, da Licht keine elektrischen Widerstandsverluste verursacht. Gleichzeitig profitieren KI-Modelle von einer bis zu Fünfzigfach höheren Rechenleistung durch optische Parallelität. Die vollständige Integration in Standardserver ermöglicht Anwendern, ohne großen Umbau photonische Effizienz zu nutzen. So lassen sich Hochleistungsanwendungen wirtschaftlich betreiben und ökologische Nachhaltigkeitsziele leichter erreichen mit reduziertem Kapitaleinsatz, schneller Amortisation.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Optische Bausteine in photonischen Prozessoren wandeln Rechenaufgaben direkt in Photonenmanipulation um, wodurch nahezu keine Abwärme entsteht und aufwändige Kühlsysteme entfallen. Ein einziger lichtbasierter Rechenschritt kann nichtlineare Funktionen realisieren, die auf Siliziumplattformen tausendfach transistorbasiert implementiert werden müssten. Die NPU von Q.ANT nutzt diese native Photonik und erreicht dabei eine um bis zu 30-mal verringerte Leistungsaufnahme sowie eine 50-fach höhere Performance bei rechenintensiven KI- und HPC-Anwendungen, wodurch Energieeffizienz und Ökonomie signifikant optimiert.
Weniger Parameter, höhere Genauigkeit: Q.PAL-Demo in St. Louis 2025
Q.ANT stellt auf der Supercomputing Show 2025 in St. Louis (17. bis 21. November) am Standnummer 535 des Leibniz-Rechenzentrums eine bildbasierte KI-Lernaufgabe vor. Dabei kommt die Photonic Algorithm Library Q.PAL zum Einsatz, die optische Matrixmultiplikation und nichtlineare Funktionen integriert. Die Live-Präsentation demonstriert, wie die photonische Verarbeitung die Parameterzahl und Anzahl der Rechenschritte minimiert und klassische CPU-Systeme durch höhere Genauigkeit und reduzierte Energieverbrauchskosten deutlich übertrifft. Besucher erfahren Leistungsfähigkeit der photonischen KI-Beschleunigung.
Reduzierte Modellparameter ermöglichen schnellere Trainingszyklen und bessere Vorhersagegenauigkeit signifikant
Bei der zweiten Generation der NPU kommen fortschrittliche analoge Funktionseinheiten zum Einsatz, die für nichtlineare Netzwerke ausgelegt sind und native Lichtberechnungen durchführen. Das Ergebnis ist eine drastische Reduktion der Modellparameter und eine deutlich geringere Tiefe des Trainingsprozesses. Gleichzeitig verbessern sich die Genauigkeit von Bildverarbeitungslösungen, die Zuverlässigkeit in Klassifikationsaufgaben und die Simulation physikalischer Vorgänge. Insgesamt wird dadurch die Trainingsdauer verkürzt, der Energiebedarf gesenkt und die Systemstabilität erhöht. und Entwickler gewinnen Zeit.
Der kompakte 19-Zoll-Rackserver kombiniert mehrere photonische NPUs mit einem x86-Host samt Linux-Betriebssystem zu einer schlüsselfertigen Plattform. Über PCIe-Schnittstellen und APIs für C/C++ und Python lässt sich die Lösung nahtlos in bestehende HPC-Cluster integrieren. Vorinstallierte Treiber und Tools automatisieren die Installation, während ein Dashboard Echtzeit-Performance, Auslastung und Energieverbrauch übersichtlich darstellt. Modular skalierbar und fernwartbar senkt der Server Integrationsaufwand und erhöht die Verfügbarkeit im Rechenzentrumsbetrieb. Ein rollenbasiertes Rechtemanagement sichert den Zugriff ab.
Mit dem NPS, einem voll ausgestatteten 19-Zoll-Server, integriert Q.ANT mehrere NPUs der zweiten Generation in einer schlüsselfertigen Einheit. Über PCIe schließt er an alle gängigen x86-Hostsysteme an, während C/C++- und Python-APIs Entwicklern einen direkten Zugriff auf photonische Rechenkerne ermöglichen. Das Gerät passt ohne Modifikationen in bestehende HPC- und Rechenzentrumsumgebungen, optimiert die Hardwareauslastung und liefert sofortige Beschleunigung für anspruchsvolle KI- und wissenschaftliche Anwendungen. Dabei entfällt aufwändiges Tuning, und der Betriebsaufwand reduziert sich.
Photonische Beschleuniger ermöglichen fortschrittliche Robotik und Automatisierungslösungen industrieweit effizient
Im Vergleich zu elektronischen CMOS-Chips führen photonische Prozessoren nichtlineare neuronale Netzwerke in Fertigung, Logistik und Inspektion wesentlich energieeffizienter aus, indem sie berechnete Matrizenoperationen optisch durchführen. Bildbasierte KI lokalisiert Fehlerstellen und verfolgt Objekte automatisch, während Lagerbestände mit minimalem Rechenaufwand optimiert werden. Durch die Verlagerung komplexer Operationen ins Licht sinkt der Energieverbrauch drastisch und erhöht die Performance. Hybridmodelle aus statistischer Logik und physikalischer Modellierung erschließen neue Einsatzgebiete in Pharma, Materialwissenschaft und Robotik.
Q.PAL und NPU2 demonstrieren effiziente KI-Lösungen auf Supercomputing 2025
Ab sofort sind bei Q.ANT schlüsselfertige 19-Zoll-Server mit der neuen NPU 2 verfügbar. Bestellungen werden angenommen und Auslieferung erfolgt im ersten Halbjahr 2026. Durch die Verbindung von photonischen Berechnungsmodulen, x86-Host und Linux erhalten Unternehmen eine integrative Plattform, die sich über PCIe sowie C/C++- und Python-APIs in bestehende Umgebungen einbinden lässt. Die Technologie bietet sofortige Beschleunigung anspruchsvoller KI- und HPC-Workloads bei reduziertem Energiebedarf und reduziertem Platzverbrauch. Support und Training sind inklusive.
Optimierte analoge Einheiten senken Modellparameter, steigern Genauigkeit im Bildlernen
Entwickler erhalten mit der neuen NPU 2 eine photonische Plattform für native nichtlineare Berechnungen. Durch den Einsatz optischer Hardware werden Energieverbrauch und Parametervarianten signifikant reduziert, während die Performance im KI- und HPC-Bereich um das Fünfzigfache steigt. Der 19-Zoll-Native Processing Server NPS mit Linux, x86-Host und Q.PAL-API unterstützt Integration über C/C++ und Python. Diese Entwicklung ermöglicht schlankere Modelle, beschleunigte Trainingsläufe und höhere Präzision bei Simulationen. Sie fördert Innovationen in Robotik, Materialdesign, Inspektion.
