Photonischer Prozessor für energieeffizientes High-Performance-Computing und nachhaltiges AI Computing im Industriestandard als PCI-Express Karte
Die Q.ANT Native Processing Unit NPU, der erste kommerziell verfügbare photonische Prozessor, läutet eine neue Ära im Computing ein: Die NPU verspricht eine bis zu 30-fach höhere Energieeffizienz als herkömmliche CMOS-Technologien und senkt damit die Betriebskosten und den CO2 Fußbdruck von Rechenzentren erheblich.Die NPU ist vollständig kompatibel mit dem existierenden Computing-Ökosystem, da sie auf dem Industriestandard PCI-Express aufgebaut ist. Das System führt komplexe mathematische Modelle für AI Inference und AI Training, Machine Learning, Physiksimulationen und Zeitreihenanalysen mit unvergleichlicher Leistung aus – mit Licht statt Elektronen. Q.ANT stimmt die gesamte Wertschöpfungskette – vom photonischen Prozessor, über die Ansteuerung photonischer Chips bis zur Software und Algorithmik – auf die native, energieeffiziente Lösung komplexer Funktionen ab. Deshalb nennen wir unseren Rechenansatz Native Computing.
30x Energieeffizienz
Der erste kommerzielle photonische Prozessor von Q.ANT setzt neue Maßstäbe in Energieeffizienz und Rechengeschwindigkeit. Erleben, testen und entwickeln Sie eine Technologie, die eine nachhaltige und leistungsstarke Zukunft verspricht. Definieren Sie die Möglichkeiten in den Bereichen AI Inference und AI Training neu.
Der erste Native Processing Server NPS als 19″-Rack-Server mit einem photonischen NPU Prozessor als PCIe Karte wurde speziell für AI Inference und komplexe Datenverarbeitung entwickelt. Ein Plug & Play Systemdesign ermöglicht die einfache Integration in Rechenzentren und HPCs für den Zugang zu Photonic Computing. In Zukunft, ist der NPS mit zusätzlichen NPUs aufrüstbar für eine noch höhere Rechenleistung.
| System / Teilsystem | Merkmal |
| System-Knoten | x86-basiertes, handelsübliches 19”-4U Rack-System |
| Betriebssystem | Linux Debian/Ubuntu mit Kernel Version 5 |
| Netzwerkschnittstelle | Ethernet mit bis zu 10 Gbit Geschwindigkeit |
| Software-Schnittstelle | Python-Bibliotheksfunktionen; aufrüstbar auf HPC-Job-Submission |
| API zum Subsystem | Linux-Gerätetreiber |
| Native Processing Unit NPU |
|
| Leistungsaufnahme der NPU | 30 W |
| Photonisch integrierter Schaltkreis (PIC) | Ultraschneller photonischer Kern auf der Basis von Lithium Niobate on Insulator (LNoI) im Z-Schnitt |
| Leistungsbereich der NPU | 100 MOps |
| Kühlung der NPU | Passiv |
| Betriebstemperaturbereich | 15 bis 35°C |
Als analoges Rechenwerk ermöglicht die NPU die Lösung komplexer, nicht-linearer mathematischer Funktionen, deren Berechnung auf herkömmlichen Prozessoren zu energieaufwändig wäre. Erste Anwendungen liegen im Bereich AI Inference und AI Training und ebnen den Weg für effizientes und nachhaltiges AI Computing. Die intuitive Schnittstelle der Q.ANT NPU, das Q.ANT Toolkit, lässt sich nahtlos in bestehende AI-Software-Stacks integrieren und ermöglicht es Entwicklerteams, auf verschiedenen Ebenen zu arbeiten und zu programmieren, von der Multiplikation bis zu optimierten neuronalen Netzwerkoperationen. Zudem bietet es eine umfassende Sammlung von Beispielanwendungen.
| Anwendung | Ausführung | Programmiersprache |
| Ziffernerkennung | Bestimmung der in einem Bild dargestellten Zahl (basierend auf dem MNIST-Datensatzset) | Python (Jupyter) |
| Matrix Multiplikation | Multiplikation einer Matrix und eines Vektors | Python / C++ |
| Spracherkennung (coming soon) | Erkennung von gesprochenen englischen Wörtern (basierend auf dem LibriSpeech-Datensatz) | Python (Jupyter) |
| Semantische Segmentierung (coming soon) | Segmentierung eines Bildes (basierend auf dem KITTI Datensatz) | Python (Jupyter) |
Erlebe die Zukunft des Computings für KI mit unserer Native Processing Unit NPU in Aktion. Das Video zeigt unseren ersten photonischen Prozessor, der per Cloud zugänglich ist und eine reale AI-Aufgabe löst. Sieh selbst wie Licht komplexe Berechnungen durchführt und den Weg für energieeffiziente AI in Rechenzentren ebnet.
Erstellt immer größere Generative Modelle, erweitert die Potentiale von Rechnern, natürliche Sprache zu verstehen, und erstellt Inhalte wie Texte, Bilder und Videos mit innovativen Machine-Learning-Modellen.
AI hebt die Gesundheitsversorgung auf eine neue Stufe, verbessert die Diagnose von Krankheiten, unterstützt die Entdeckung völlig neuer Klassen von Medikamenten und ermöglicht die personalisierte Medizin unter Verwendung komplexerer photonischer Rechen-Modelle.
AI steuert automatisierte Prozesse, optimiert Arbeitsabläufe und steigert die Effizienz in verschiedenen Branchen.
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Thin Film Lithium Niobate – Das ideale Material zur zuverlässigen Steuerung von Licht. Q.ANT setzt auf diese eigene Technologieplattform für photonische Chips und photonisch integrierte Schaltkreise – PICs. Die zentralen Komponenten der PICs sind optische Wellenleiter, Modulatoren und verschiedene andere Bausteine, integriert in einem einzigen Chip, die die Steuerung von Licht in hochintegrierter Form ermöglichen.
Sehr dünne Schichten aus Lithium Niobate werden auf Silizium aufgebracht und dann zu Lichtwellenleitern strukturiert. Thin Film Lithium Niobate on Insulator – TFLNoI – ist der Schlüssel zu photonischem Computing.
Die Vorteile von TFLNoI für PICs:
Im Kern photonischer Prozessoren führt der photonische Chip die komplexen Kalkulationen aus. Die Photonen liefern dazu die Rechenpower.
leiten winzige Lichtteilchen (Photonen) durch Leiterbahnen.
strahlt klassische Lichtwellen in den Wellenleiter.
Die Photonen werden durch die Bausteine auf dem Chip, wie z.B. Modulatoren oder Resonatoren, manipuliert.
entsteht auf dem Wellenleiter an den Engstellen, auch Strahlteiler genannt. Das bedeutet, dass Photonen in den anderen Wellenleiter übergehen können.
Damit wird die Information, die die Photonen tragen, ausgelesen.
Diese kontrollieren die Wechselwirkung von Photonen und berechnen bisher unlösbare Aufgaben.
SVP Native Computing
Ich freue mich darauf, mit Ihnen über die Möglichkeiten von Photonic Computing zu diskutieren.
Wir freuen uns darauf, das Potenzial unseres Native Processing Server NPS für Ihre Anwendung zu erkunden und zu diskutieren. Bitte füllen Sie dieses Kontaktformular aus und wir werden uns in Kürze mit Ihnen in Verbindung setzen.
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Q.ANT GmbH
Handwerkstr. 29
70565 Stuttgart
Deutschland
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