Q.ANTs photonische NPU 2 wird als schlüsselfertiger Native Processing Server NPS angeboten, der mehrere Photoniker in einem 19-Zoll-Rack integriert. Kunden können die Server jetzt bestellen, die ab dem ersten Halbjahr 2026 ausgeliefert werden. Das System vereint NPU 2-Chips, einen x86-Hostprozessor sowie Linux und stellt standardisierte PCIe- sowie C/C++- und Python-APIs bereit. Es lässt sich unmittelbar in bestehende Rechenzentrumsumgebungen einbinden und bietet sofortige photonische Beschleunigung. Das Gerät unterstützt Workloads, physikalische KI und automatisierte Mustererkennung in Echtzeit.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Bis zu dreissigfach geringerer Energieverbrauch bei hoher Rechenleistung möglich
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Die zweite Generation der NPU 2 nutzt photonische Komponenten, um nichtlineare Funktionen direkt per optischer Interferenz zu berechnen. Aufwendige Transistorverbünde werden durch lichtbasierte Netzwerke ersetzt, wodurch Rechenkapazität gesteigert und Energieverbrauch minimiert werden. KI-Modelle laufen schneller, Robotersysteme reagieren in Echtzeit, nächste Generationen von Kamerasystemen erzielen höhere Präzision, physikbasierte Simulationen gewinnen an Detailtiefe und Mustererkennung arbeitet automatisiert in Forschungslabors, Fertigungsstraßen, Logistikzentren und Smart-City-Umgebungen.
Native Processing Server NPS: Photonicleistung trifft x86 und Linux-Konnektivität
Die NPU 2 ist Bestandteil des 19-Zoll-Native Processing Server NPS von Q.ANT, der photonische Prozessoren, einen integrierten x86-Hostprozessor und Linux vereint. Mit standardisierten PCIe-Steckplätzen sowie C/C++- und Python-APIs lässt sich der Server ohne Anpassungen in bestehende CPU- und GPU-Umgebungen integrieren. So entsteht eine hybride Rechenplattform, die photonisch beschleunigte KI- und HPC-Berechnungen direkt neben herkömmlichen Workloads ausführt.
Die photonische Verarbeitung nutzt integrierte Optikchips, um arithmetische und nichtlineare Rechenfunktionen mit Licht durchzuführen. Im Gegensatz zu elektronischen Schaltungen entsteht kaum Abwärme, sodass der Energiebedarf um das Dreißigfache sinkt. Parallel dazu können durch simultane Datenströme in optischen Interferenznetzwerken Rechenzyklen um das Fünfzigfache beschleunigt werden. Diese effiziente Architektur ermöglicht kompakte Beschleuniger für KI-Training und Simulationen und senkt zugleich Infrastrukturkosten, Wartungsaufwand und ökologischen Fußabdruck großer Rechenzentren wesentlich mit hohem Datendurchsatz, skalierbarer Infrastruktur.
Die schlüsselfertige NPU 2 von Q.ANT (Bild links) (Foto: Q.ant GmbH)
Optische Prozessoren führen komplexe mathematische Operationen in der Photonikebene aus und erfordern weder aufwendige Kühlung noch energieintensive Kühlsysteme, da Licht kaum Wärme produziert. Diese native Berechnungsarchitektur ersetzt Tausende Transistoren in elektronischen Chips durch optische Komponenten. Das Ergebnis bei Q.ANTs NPU sind bis zu 30-fach geringerer Energieverbrauch und 50-fach höhere Leistung, was insbesondere für datengetriebene Anwendungen in KI- und Hochleistungsrechenzentren entscheidende Vorteile bietet und senkt Betriebskosten, während die Systemkomplexität minimiert wird.
Leibniz-Rechenzentrum Stand 535 zeigt erfolgreich Q.PAL-KI-Demo auf Supercomputing 2025
Zwischen dem 17. und 21. November 2025 wird Q.ANT auf der Supercomputing Show in St. Louis am Stand 535 des Leibniz-Rechenzentrums eine bildbasierte KI-Lernaufgabe präsentieren. Im Fokus steht die Photonic Algorithm Library Q.PAL, die komplexe neuronale Modelle mit weniger Parametern und Rechenoperationen optisch verarbeitet. Die Live-Vorführung verdeutlicht die Vorteile photonischer Hardware gegenüber klassischen CPU-Systemen, indem sie bei reduziertem Energieverbrauch präzisere Ergebnisse liefert und Performancegewinne sichtbar macht. Skalierbarkeit und Anwendungspotenziale analysiert.
NPU-2 erreicht höhere Robustheit und Präzision bei geringerer Komplexität
Basiert auf der zweiten NPU-Generation, enthalten die neuen Chips präzise analoge Einheiten, maßgeschneidert für nichtlineare neuronale Netze. Folglich sinkt die Zahl der erforderlichen Modellparameter drastisch und die Trainingskomplexität verringert sich deutlich. Gleichzeitig profitieren bildbasierte KI-Anwendungen von verbesserter Genauigkeit, während Klassifizierungsaufgaben und physikalische Simulationen deutlich robuster ablaufen. Das gewährleistet eine effizientere Ressourcennutzung, verkürzte Entwicklungszyklen und einen geringeren Energieverbrauch in modernen KI-Infrastrukturen. Dadurch lassen sich Systeme leichter skalieren und Betriebskosten nachhaltig senken.
Die schlüsselfertige 19-Zoll-Lösung vereint mehrere photonische NPU-Chips mit einem x86-basierten Host-Computer und einer Linux-Umgebung. Standardisierte PCIe-Schnittstellen sowie C/C++- und Python-APIs gewährleisten eine unkomplizierte Anbindung an bestehende HPC- und Rechenzentrumsumgebungen. Über integrierte Management-Software lassen sich Ressourcen dynamisch zuweisen und Workloads optimieren. Die kompakte Bauform spart Platz im Rack, erleichtert Hardware-Updates und reduziert Integrationszeiten für anspruchsvolle KI- und HPC-Anwendungen. Zusätzlich liefert das System Echtzeitmetriken zu Auslastung, Temperatur und Energieverbrauch.
Mit dem Native Processing Server NPS präsentiert Q.ANT eine schlüsselfertige 19-Zoll-Plattform, die mehrere Generation-2-NPUs enthält. Über standardisierte PCIe-Verbindungen stellt der Server photonische Beschleunigungsleistung direkt bereit, während C/C++- und Python-APIs eine einfache Programmierung ermöglichen. Ohne zusätzlichen Anpassungsaufwand lässt sich die Lösung in bestehende HPC-Cluster und Rechenzentren integrieren. Betreiber profitieren von einem sofort einsetzbaren System, das Energieverbrauch senkt, Rechenleistung steigert und die Komplexität bei der Implementierung deutlich reduziert. Maximale Performance und Effizienz.
Photonische Beschleunigung senkt Energieaufwand und Kosten für KI-Workloads drastisch
Photonische Prozessoren revolutionieren Supply-Chain-Prozesse, indem sie nichtlineare neuronale Netze in Fertigung, Logistik und Inspektion weitaus effizienter ausführen. Bildbasierte KI identifiziert Fehlerstellen frühzeitig, verfolgt Warenbewegungen präzise und optimiert Lagerbestände in Echtzeit. Dank reduziertem Parameterbedarf sinkt der Energieverbrauch drastisch, wodurch vormals rechenintensive Computer-Vision-Workloads wirtschaftlich umsetzbar werden. Hybride Architekturen kombinieren statistische Logik mit physikalischer Modellierung und eröffnen wegweisende Einsatzfelder in Pharmaentwicklung, Materialdesign, adaptiver Produktionssteuerung und vernetzter Anlagenüberwachung. Predictive Maintenance, Qualitätsanalyse und skalierbare Systemintegration.
Photonische NPU2-Server integrieren sich nahtlos in bestehende Rechenzentren sofort
Die neue Generation photonischer Server von Q.ANT ist ab sofort zur Vorbestellung verfügbar. Kunden erhalten Auslieferungen ab dem ersten Halbjahr 2026. Die schlüsselfertige Lösung umfasst einen eingebauten x86-Server mit vorinstalliertem Linux und mehrere NPU-2-Module, die über standardisierte PCIe- und API-Schnittstellen angesprochen werden. Auf diese Weise lässt sich photonische Beschleunigung sofort für KI- und HPC-Workloads nutzen. Gleichzeitig profitieren Anwender von reduzierten Energiekosten und verbesserter Rechenleistung. Das System gewährleistet Zuverlässigkeit im Dauerbetrieb.
Photonische NPU revolutioniert KI, HPC mit nativem nichtlinearem Computing
Mit der NPU 2 führt Q.ANT eine photonische Rechenplattform ein, die native nichtlineare Algorithmen in KI- und HPC-Anwendungen beschleunigt. Durch optische Verarbeitung werden Energiekosten um bis zu 30-mal gesenkt und Rechenleistung um bis zu 50-mal erhöht. Der schlüsselfertige 19-Zoll-Native Processing Server NPS kombiniert photonische Prozessoren, einen x86-Host, Linux und die Q.PAL-Bibliothek. Diese Lösung eröffnet neue Möglichkeiten in Computer Vision, physikbasierten Simulationen, Robotik und automatisierter Mustererkennung im industriellen Umfeld sowie in Forschung.
