{"id":18163,"date":"2025-11-19T09:10:58","date_gmt":"2025-11-19T08:10:58","guid":{"rendered":"https:\/\/qant.com\/?p=18163"},"modified":"2025-11-24T12:07:27","modified_gmt":"2025-11-24T11:07:27","slug":"q-ant-praesentiert-photonischen-prozessor-der-zweiten-generation-zur-beschleunigung-von-ki-und-hochleistungsrechnen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qant.com\/de\/pressemitteilung\/q-ant-praesentiert-photonischen-prozessor-der-zweiten-generation-zur-beschleunigung-von-ki-und-hochleistungsrechnen\/","title":{"rendered":"Q.ANT pr\u00e4sentiert photonischen Prozessor der zweiten Generation zur Beschleunigung von KI und Hochleistungsrechnen"},"content":{"rendered":"

Stuttgart \/ St. Louis \u2013 18. November 2025 <\/b><\/span>\u2013 Q.ANT hat seinen photonischen Prozessor, die Native Processing Unit NPU, weiterentwickelt. Die zweite Generation ist ab sofort verf\u00fcgbar. Sie bietet erweiterte nichtlineare Verarbeitungsfunktionen, um eine noch h\u00f6here Energieeffizienz und Performance f\u00fcr KI- und Hochleistungsanwendungen zu erreichen. Durch die native Ausf\u00fchrung nichtlinearer mathematischer Operationen mit Licht erm\u00f6glicht die Q.ANT NPU 2 v\u00f6llig neue KI- und wissenschaftliche Anwendungen, darunter physikalische KI, fortschrittliche Robotik, Computer Vision der n\u00e4chsten Generation, industrielle Intelligenz, physikbasierte Simulation sowie Datenanalyse und automatische Mustererkennung. Q.ANT bietet seine NPUs direkt in einer 19-Zoll-Serverl\u00f6sung inklusive x86-Hostprozessor und Linux-Betriebssystem an.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201eQ.ANT bietet der Branche eine neue Klasse von Prozessoren, die Leistungssteigerungen jenseits der inkrementellen Verbesserungen der digitalen Gegenspieler erm\u00f6glicht. Unsere NPU 2 ebnet den Weg f\u00fcr neuartige Algorithmen, die mit digitalen Schaltungen nicht realisierbar sind,\u201c sagt Dr. Michael F\u00f6rtsch, CEO von Q.ANT. \u201eSeit Jahren prescht die Entwicklung der KI voran, w\u00e4hrend wir mit ihrer Energieversorgung kaum hinterherkommen. Energie ist die neue Herausforderung bei der Leistungssteigerung. Mit unseren NPUs haben wir diese Muster durchbrochen. Unsere NPU 2 beweist, dass Leistung und Nachhaltigkeit Hand in Hand gehen k\u00f6nnen. Das ist keine einfache Weiterentwicklung, sondern ein echter Paradigmenwechsel.\u201c\u00a0<\/span><\/p>\n

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Computing neu denken: f\u00fcr eine Welt mit begrenzten Energiereserven\u00a0<\/span><\/b><\/span><\/b><\/h4>\n

Das Wachstum der KI st\u00f6\u00dft an die physikalischen Grenzen des Siliziums. Jede neue GPU-Generation verbraucht mehr Strom, mehr Wasser und erzeugt mehr W\u00e4rme als die Vorg\u00e4ngergeneration. K\u00fchlsysteme machen bis zu 40 Prozent des gesamten Energieverbrauchs von Rechenzentren aus. Die photonische Datenverarbeitung ver\u00e4ndert diese scheinbare Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit grundlegend: Licht bewegt sich schneller, erzeugt nahezu keine W\u00e4rme und kann komplexe Funktionen in einem einzigen optischen Schritt ausf\u00fchren, f\u00fcr den auf einem CMOS-Chip Tausende Transistoren erforderlich w\u00e4ren. Durch den Ersatz der Transistorlogik durch native analoge Berechnungen mit Licht erreicht die Rechner-Architektur von Q.ANT einen bis zu 30-mal geringeren Energieverbrauch und eine 50-mal h\u00f6here Performance f\u00fcr komplexe KI- und HPC-Workloads.<\/p>\n

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Live-Demonstration auf der Supercomputing 2025 in St. Louis\u00a0<\/span><\/b><\/span><\/b><\/h4>\n

Die NPU 2 von Q.ANT wird auf der Supercomputing Show in St. Louis erstmals der \u00d6ffentlichkeit vorgestellt. In einer Live-Demonstration pr\u00e4sentiert Q.ANT vom 17. bis 21. November 2025 am Stand des Leibniz-Rechenzentrums (Stand-Nr. 535) eine bildbasierte KI-Lernaufgabe, bei der Funktionen der Q.ANT Photonic Algorithm Library Q.PAL auf den photonischen Prozessoren von Q.ANT zum Einsatz kommen. Die Q.PAL Bibliothek bietet Entwicklern effiziente, nichtlineare Algorithmen und Funktionen f\u00fcr komplexe Workloads, die von Q.ANT f\u00fcr die anwendungsorientierte photonische Verarbeitung kontinuierlich verbessert und optimiert werden. Die Live-Demonstration verdeutlicht, wie mit weniger Parametern und weniger Rechenoperationen pr\u00e4zisere Ergebnisse erzielt werden als mit herk\u00f6mmlichen, CPU-basierten Systemen \u2013 ein praktischer Beweis f\u00fcr beschleunigtes, photonisches Computing in bestehenden Serverarchitekturen.\u00a0<\/b><\/p>\n

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Photonik skaliert schneller als CMOS<\/span>\u00a0<\/span><\/b><\/b><\/h4>\n

Besucher k\u00f6nnen testen, wie die NPU mithilfe eines nichtlinearen neuronalen Netzwerks Bilder innerhalb von Sekunden lernt. Dies markiert einen wesentlichen Fortschritt: Innerhalb nur eines Jahres hat Q.ANT den Schritt von der einfachen Ziffernerkennung \u00fcber die Bildklassifikation bis hin zum Lernen von Bildern vollzogen.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201ePhotonisches Computing skaliert deutlich schneller als CMOS\u201c, sagt Dr. Michael F\u00f6rtsch, CEO von Q.ANT. \u201eWas in der digitalen Datenverarbeitung zehn Jahre gedauert hat, haben wir mit Photonik in nur einem Jahr erreicht. Die zweite Generation unserer Native Processing Unit zeigt, wie schnell dieser Wandel voranschreitet und warum effizientes, lichtbasiertes Rechnen die n\u00e4chste Welle von KI und HPC vorantreiben wird.\u201c\u00a0<\/span><\/p>\n

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Neu in der NPU 2\u00a0<\/span><\/b><\/span><\/b><\/h4>\n
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  • \u2022 Verbesserter nichtlinearer Verarbeitungskern: <\/b>Die NPU der zweiten Generation verf\u00fcgt \u00fcber verbesserte analoge Einheiten, die f\u00fcr nichtlineare Netzwerkmodelle optimiert sind. Dadurch wird die Parameteranzahl und Trainingstiefe drastisch reduziert, w\u00e4hrend gleichzeitig die Genauigkeit beim Bildlernen, bei der Klassifizierung und bei der Physiksimulation verbessert wird.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • \u2022 Integrierbares, schl\u00fcsselfertiges Server-System: <\/b>Der Native Processing Server NPS wird als schl\u00fcsselfertiger 19-Zoll-Server f\u00fcr die Rackmontage geliefert, enth\u00e4lt mehrere NPUs der Generation 2 und l\u00e4sst sich \u00fcber PCIe- und C\/C++\/Python-APIs nahtlos mit CPUs und GPUs in bestehende HPC- und Rechenzentrumsumgebungen integrieren. Damit ist er sofort zur photonischen Beschleunigung einsetzbar.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    Photonische Prozessoren machen Computer Vision wirtschaftlicher und KI-Modelle intelligenter\u00a0<\/span><\/b><\/span><\/b><\/h4>\n

    In praktischen Anwendungen, etwa in der Fertigung, Logistik oder Inspektion, k\u00f6nnen Photonik-Prozessoren nichtlineare neuronale Netzwerke weitaus effizienter ausf\u00fchren. Dadurch kann die bildbasierte KI Fehler erkennen, Objekte verfolgen und Best\u00e4nde mit weniger Parametern optimieren, was die Energiekosten drastisch senkt und Computer-Vision-Systeme auch f\u00fcr aufw\u00e4ndige Aufgaben wirtschaftlich rentabel macht, die zuvor als zu rechenintensiv galten. Photonik-Prozessoren werden die n\u00e4chste Generation von KI-Architekturen beschleunigen, etwa hybride Modelle, die statistische Logik mit physikalischer Modellierung kombinieren. Das er\u00f6ffnet Fortschritte in Bereichen wie Arzneimittelforschung, Materialdesign und adaptiver Optimierung, in denen sowohl nichtlineare Komplexit\u00e4t als auch extreme Energieeffizienz von entscheidender Bedeutung sind.\u00a0<\/span><\/p>\n

     <\/p>\n

    NPS ab sofort bestellbar\u00a0<\/span><\/b><\/span><\/b><\/h4>\n

    Die Q.ANT Server mit der neusten Prozessorgeneration NPU 2 sind ab sofort bestellbar und k\u00f6nnen im ersten Halbjahr 2026 bezogen werden. Die schl\u00fcsselfertigen Server sind in jedem Rechenzentrum einsetzbar und lassen sich nahtlos in bestehende HPC-Infrastrukturen integrieren.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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