Mit der Integration des photonischen Native Processing Servers von Q.ANT ins Leibniz-Rechenzentrum erreicht die Forschung einen technologischen Durchbruch. Das bmftr-geförderte Projekt kombiniert analoge Photonik mit modernster digitalen Architektur und liefert eine bis zu hundertfache Leistungssteigerung bei 90 Prozent minderem Stromverbrauch. Da Photonikchips kaum Wärme produzieren, entfallen große Kühlsysteme. Die Plattform lässt sich nahtlos in bestehende x86-Umgebungen einbinden, was KI- und HPC-Simulationen effizient, geräuschlos und ressourcenschonend ermöglicht und eröffnet neue Forschungsmöglichkeiten.
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Photonische Co-Prozessoren erreichen im LRZ hundertfache Rechengeschwindigkeit pro Rack
Dr. Michael Förtsch (links) und Dieter Kranzlmüller (2. von rechts) (Foto: Q.ANT GmbH)
Der von Q.ANT gelieferte photonische Native Processing Server (NPS) im Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) in Garching revolutioniert das HPC-Design durch analoge Photonic-Architektur ohne Kühlung. Die photonischen Chips erzeugen kaum Abwärme, was teure Kühlsysteme überflüssig macht und den Platzbedarf reduziert. Im Testbetrieb werden Leistung, Energieverbrauch und Genauigkeit 16-Bit-Gleitkommabetriebs umfassend evaluiert. Die Erkenntnisse helfen, Benchmarks für nachhaltige Supercomputer mit hoher Rechendichte und minimalem ökologischen Fußabdruck unter realistischen Szenarien validiert, skalierbar performanceorientiert eingesetzt.
Photonische HPC-Plattform am LRZ senkt Energieverbrauch und Kühlbedarf drastisch
In der ersten Benchmarking-Stufe setzt das LRZ mehrere Q.ANT Native Processing Server ein, um detaillierte Performance-Messungen in KI-Inferenz, Computer-Vision-Workloads und physikalischen Simulationen durchzuführen. Lichtbasierte Photoniklösungen sollen die Rechenzeiten für anspruchsvolle Klimamodelle, Echtzeitbildgebung in der Medizin und Materialanalysen für Fusionsforschung deutlich verkürzen. Dank nahezu wegfallender Kühldynamik und drastisch reduziertem Strombedarf sinkt der ökologische Fußabdruck, während die Ergebnisse als Basis für künftige HPC-Architekturdesigns dienen. Erkenntnisse unterstützen Konzepte hybrider Digital-Analog-Systeme und fördern Innovationen.
Nahtlose Integration in bestehende Serverumgebungen dank PCIe-Schnittstelle und Framework-Support
Durch den Einsatz photonischer Bauelemente werden Lichtpulse statt Elektronen genutzt, was pro Rack eine um bis zu hundertfache Rechenleistung gegenüber herkömmlichem digitalen Computing ermöglicht. Die komplett entfallende Kühlung reduziert den Stromverbrauch um bis zu neunzig Prozent und senkt so Kosten und Emissionen. Im 16-Bit-Floating-Point-Modus liefern die Systeme nahezu hundertprozentige Präzision. Diese Kombination aus hoher Geschwindigkeit, geringem Energiebedarf und exakter Rechengenauigkeit macht photonische Prozessoren zu einer Schlüsseltechnologie für zukünftige KI- und HPC-Anwendungen.
Hocheffizienter Photonic Server passt in Standard-Racks, verzichtet auf Kühlinfrastruktur
Der Native Processing Server (NPS) von Q.ANT (Foto: Q.ANT GmbH)
Photonische Prozessoren wandeln Licht in Rechenleistung um, ohne nennenswerte Wärme zu erzeugen, sodass große Kühlsysteme entbehrlich werden. Der Native Processing Server besticht durch seine geringe Höhe und Tiefe und lässt sich problemlos in bestehende Server-Racks integrieren. Der dadurch freigewordene Innenraum kann unmittelbar für zusätzliche Hardware genutzt werden. Dies führt zu einer Verringerung der Investitions- und Betriebskosten sowie zu einer Verdichtung der Serverinfrastruktur und ermöglicht Rechenzentren eine signifikant effizientere Nutzung ihrer Flächen.
Geräuschloses Computing mit Q.ANT NPS beschleunigt KI per PCIe
Die PCIe-Integration des Q.ANT NPS ermöglicht einen schnellen Anschluss an x86-Server ohne zusätzliche Middleware oder proprietäre Treiber. Über standardisierte APIs kommuniziert die photonische Architektur direkt mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Keras, sodass Entwicklerinnen und Entwickler ihre Skripte unverändert ausführen können. Bereits vorhandene CI/CD-Pipelines bleiben funktionsfähig. Dies beschleunigt Innovationszyklen, senkt Entwicklungsaufwand und sorgt für eine nachhaltige Leistungssteigerung bei reduziertem Energieaufwand im gesamten Rechenzentrum und erhöht deutlich Resilienz sowie Wartbarkeit dauerhaft.
Entwicklung digital-analogischer Architekturen am LRZ definiert energieeffiziente HPC-Zukunft neu
Mit dieser Kooperation erkundet das Leibniz-Rechenzentrum die Integration analoger Photonic-Beschleunigung in digitale Recheninfrastrukturen, um das Potenzial hybrider HPC-Systeme voll auszuschöpfen. Der photonische NPS dient als Testumgebung für analoge Rechenverfahren in praxisnahen Szenarien. Ziel ist es, Anwendungsbeispiele zu entwickeln, die einen massiven Effizienzgewinn und eine deutliche Leistungssteigerung bei geringerem Energieverbrauch demonstrieren. Dies legt die Grundlage für nachhaltige, leistungsfähige Supercomputer-Architekturen der nächsten Generation und ebnet den Weg zu ressourcenschonenden, skalierbaren Rechenlösungen weltweit.
Hightech-Agenda gestärkt durch BMFTR-Projekt und enge nachhaltige trilaterale Kooperation
Die staatliche Förderung durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) bildet das Fundament einer intensiven Kollaboration zwischen akademischen Institutionen, Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen. Bundesministerin Dorothee Bär und Bayerns Staatsminister Markus Blume würdigten das Projekt als wegweisenden Nachweis deutscher Technologiekompetenz im globalen Wettbewerb. Diese partnerschaftliche Initiative liefert wertvolle Ansätze für die Hightech-Agenda, fördert effizienten Wissensaustausch und unterstützt die Entwicklung bahnbrechender Technologien für künftige Branchenstandards. Es stärkt Innovationsökonomie, schafft Allianzen.
Bundesförderung beschleunigt deutsche Spitzenforschung im photonischen HPC-Sektor mit Innovationskraft
Ohne zusätzliche Kühlinfrastrukturen integriert sich der photonische Q.ANT Co-Prozessor ins Leibniz-Rechenzentrum. Die Photonik-Architektur nutzt Lichtwellen Datenverarbeitung und erzielt bis zu hundertmal höhere Rechenleistung pro Rack bei 90 Prozent geringerem Strombedarf. Diese Lösung minimiert den Platz- und Wartungsaufwand. Mit PCIe-Schnittstelle und Kompatibilität zu PyTorch, TensorFlow und Keras lassen sich bestehende KI- und HPC-Anwendungen adaptieren. So entsteht eine energieeffiziente HPC-Infrastruktur im Post-CMOS-Umfeld. Sie bildet das Fundament für nachhaltige Supercomputer der nächsten Generation.
