In der Fertigung, Logistik und Inspektion bieten photonische Prozessoren der NPU 2 eine wirtschaftliche Möglichkeit, nichtlineare neuronale Netze effizient auszuführen. Bildbasierte KI erfasst Fehler, verfolgt Objekte und optimiert Bestände mit deutlich weniger Parametern als herkömmliche Systeme. Dies reduziert Energiekosten erheblich und macht zuvor zu rechenintensive Computer-Vision-Aufgaben rentabel. Der schlüsselfertige NPS-Server mit integriertem x86-Host und Linux ist ab sofort bestellbar und wird ab dem ersten Halbjahr 2026 ausgeliefert. Bietet hohe Skalierbarkeit in Multi-Cluster-Einsätzen.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Physikbasierte Simulation und automatische Mustererkennung profitieren direkt von Photonik
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Die zweite Generation der photonischen NPU 2 verarbeitet komplizierte nichtlineare mathematische Operationen direkt durch Licht in spezialisierten optischen Modulen. Klassische Halbleiterstrukturen weichen damit photonischen Netzwerken, die Berechnungen in einem einzigen Schritt ausführen und dabei bis zu 30-mal weniger Energie verbrauchen. Diese Architektur steigert die Performance um das 50-Fache und öffnet neue Türen für physikalisch fundierte KI, Robotiksteuerung, moderne Computer-Vision-Algorithmen, realistische Simulationen und automatisierte Bilderkennung in Großprojekten.
19-Zoll-Rackserver mit Photonik und Linux: Q.ANT setzt neue Maßstäbe
Der Native Processing Server NPS von Q.ANT ist ein 19-Zoll-Rackserver, der die NPU 2 mit mehreren photonischen Recheneinheiten, einem x86-Hostprozessor und Linux kombiniert. Standardisierte PCIe-Slots sowie C/C++- und Python-APIs ermöglichen die nahtlose Integration in gängige CPU- und GPU-basierte Rechenzentrumsumgebungen. Anwender profitieren dadurch ohne weitere Hardwaremodifikationen von photonisch beschleunigten KI- und HPC-Workloads.
Durch photonische Signalkomponenten können nichtlineare Gleichungen und Vektortransformationen in Lichtform ausgeführt werden, ohne elektronische Zwischenschritte. Das spart Energie, wodurch der Verbrauch um das 30-Fache sinkt. Zugleich profitiert die Rechenleistung von parallel arbeitenden Lichtpfaden, wodurch sie um das 50-Fache ansteigt. Ohne komplexe Kühlsysteme entstehen dichte Rechnerverbünde für KI-Anwendungen und wissenschaftliche Analysen. So lassen sich große Modelle effizient trainieren, simulieren und inferieren und nachhaltiger betreiben mit geringerem Investitionsaufwand und planbarer schneller Amortisationszeit.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
In optischen Rechengeräten entstehen keine wesentlichen thermischen Verluste, da Photonenenergie kaum Wärme freisetzt. Es entfällt der Bedarf an komplexen Kühlsystemen, die in elektronischen Chips oft kritisch sind. Ein einzelner photonischer Rechenschritt kann Funktionen übernehmen, die auf Siliziumplattformen hunderte Transistoren erfordern. Die NPU von Q.ANT nutzt dieses Verfahren, erzielt bis zu 30-mal geringeren Energieverbrauch und steigert gleichzeitig die Rechenleistung um das 50-fache in KI- und HPC-Szenarien bei anspruchsvollen, datenintensiven rechnergestützten Algorithmen.
KI-Lernaufgabe auf Supercomputing 2025 nutzt effiziente photonische Q.PAL-Beschleunigung direkt
Auf der Supercomputing Show 2025 in St. Louis zeigt Q.ANT vom 17. bis 21. November am Stand des Leibniz-Rechenzentrums (Nr. 535) eine fotobasierte KI-Lernaufgabe mit direkter Live-Darstellung. Die Technologie setzt auf die Photonic Algorithm Library Q.PAL, die optische Rechenschritte für nichtlineare Funktionen realisieren kann. Dabei reduziert sich der Bedarf an Modellparametern und Rechenoperationen und die Live-Demo macht den Unterschied zwischen photonischer und CPU-basierter Berechnung in puncto Genauigkeit und Energieeffizienz deutlich.
Analoge Netzwerkbeschleunigung steigert Leistung bei geringerem Energieverbrauch deutlich signifikant
Dank der zweiten Generation setzen die NPUs fortschrittliche analoge Boltzmann-Neuronen ein, um nichtlineare Netzwerkmodelle direkt in der optischen Domäne zu berechnen. Dadurch verringert sich der Parameterbedarf drastisch und Trainingsphasen werden deutlich verkürzt. Parallel dazu steigt die Präzision in Bildlernverfahren und die Stabilität in Klassifikationsaufgaben sowie komplexen Physiksimulationen. Das resultiert in einem wirtschaftlicheren Betrieb, geringerer Energienachfrage und verbesserter Leistungsfähigkeit in datenintensiven KI-Einsätzen. Moderner Einsatz ermöglicht zudem eine nachhaltig optimierte Hardwareauslastung.
Der 19-Zoll-Native Processing Server integriert mehrere Generation-2-Photonikprozessoren mit einem x86-Host und einem Linux-Betriebssystem in einem schlüsselfertigen Rack-Gehäuse. Er bietet standardisierte PCIe-Interfaces und C/C++-/Python-APIs zur nahtlosen Anbindung an bestehende HPC-Infrastrukturen. Über eine zentrale Management-Konsole lassen sich Workloads orchestrieren, Performance-Kennzahlen auswerten und Systemressourcen dynamisch skalieren. Die kompakte Bauform erleichtert die Installation, minimiert Verkabelungsaufwand und schont vorhandene Rack-Kapazitäten. Ein flexibles Lizenzmodell erlaubt bedarfsgerechte Erweiterungen und Kostenkontrolle.
Der Native Processing Server NPS stellt eine sofort nutzbare 19-Zoll-Lösung zur Verfügung, die mehrere Generation-2-Photonikprozessoren enthält. Mittels PCIe-Verbindung kann der Server direkt in vorhandene Host-Systeme eingesteckt werden. Mit umfassenden C/C++- und Python-APIs entwickeln Ingenieure photonische Anwendungen ohne zusätzliche Wrapper. Die native Lichtverarbeitung reduziert Energieverbrauch und Wärmeentwicklung, während die Serverbereitstellung durch das schlüsselfertige Konzept ohne weitere Modifikationen in HPC- und Rechenzentrumsumgebungen erfolgt. Die modulare Erweiterbarkeit unterstützt zukünftige Anforderungsänderungen und skalierbare Rechenlasten.
Photonische Systeme machen bislang rechenintensive Vision-Aufgaben wesentlich ökonomisch rentabel
Photonische Prozessoren etablieren sich als Schlüsseltechnologie für nichtlineare neuronale Netzwerke in Fertigung, Logistik und Inspektion, da sie optische Berechnungsvorgänge performanter und energiesparender ausführen. Bildbasierte KI identifiziert Schäden an Bauteilen, verfolgt Transportgüter lückenlos und passt Bestandsmengen bedarfsgesteuert an. Durch reduzierten Parameterbedarf sinken Energieverbrauch und Betriebskosten deutlich, wodurch vormals unwirtschaftliche Computer-Vision-Anwendungen marktfähig werden. Hybride Architekturen integrieren statistische Logik und physikalische Modellierung und fördern rasche Skalierbarkeit in verschiedenen Branchen. Systemintegration, Wartungsoptimierung, flexibel, effizient.
Q.ANT-Server mit NPU2 reduzieren Energieverbrauch drastisch und erhöhen Leistung
Interessierte können ab sofort die kompakten NPU-2-Server von Q.ANT bestellen. Die Lieferung erfolgt ab dem ersten Halbjahr 2026. Die Lösung vereint photonische Prozessoren, einen x86-Host und ein Linux-Betriebssystem in einem 19-Zoll-Rack. Die Integration über PCIe und offene APIs in C, C++ und Python ermöglicht eine schnelle Inbetriebnahme in Rechenzentren. Entwickler profitieren sofort von nativer Lichtverarbeitung für anspruchsvolle KI- und HPC-Workloads sowie geringeren Betriebskosten durch minimalen Kühlaufwand. Skalierbarkeit ist garantierte Eigenschaft.
19 Zoll Q.ANT Native Processing Server beschleunigt photonikgestützte Rechenzentren
Der 19-Zoll-NPS-Server von Q.ANT kombiniert photonische Native Processing Units der zweiten Generation, einen x86-Host mit Linux und Q.PAL-Support. Über standardisierte PCIe- und C/C++- sowie Python-APIs lässt er sich nahtlos neben herkömmlichen CPUs und GPUs betreiben. Die photonische Architektur führt native nichtlineare Berechnungen mit Licht aus, was Energieverbrauch um den Faktor 30 reduziert und Rechenleistung um den Faktor 50 steigert. Ideal für KI- und HPC-Workloads. Die Lösung fördert hybride Modelle und unterstützt physikbasierte Simulationen.
