{"id":18722,"date":"2026-03-17T07:00:35","date_gmt":"2026-03-17T06:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/qant.com\/?p=18722"},"modified":"2026-04-01T10:20:36","modified_gmt":"2026-04-01T08:20:36","slug":"mehr-leistung-weniger-energie-q-ant-photonik-prozessoren-der-zweiten-generation-im-einsatz-am-leibniz-rechenzentrum","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qant.com\/de\/pressemitteilung\/mehr-leistung-weniger-energie-q-ant-photonik-prozessoren-der-zweiten-generation-im-einsatz-am-leibniz-rechenzentrum\/","title":{"rendered":"Mehr Leistung, weniger Energie: Q.ANT Photonik-Prozessoren der zweiten Generation im Einsatz am Leibniz-Rechenzentrum"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"18722\" class=\"elementor elementor-18722 elementor-18709\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b1b9456 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"7b1b9456\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15eb3a1e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"15eb3a1e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div>\n<p><b><span lang=\"DE\">Die Installation in einer der f\u00fchrenden HPC-Einrichtungen Europas bringt die photonische Datenprozessierung in eine reale Produktionsumgebung <\/span><\/b><span lang=\"DE\">\u2013<\/span><b><span lang=\"DE\"> und adressiert damit den steigenden Energiebedarf von KI<\/span><\/b><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><b><span lang=\"DE\">Stuttgart, 17. M\u00e4rz 2026<\/span><\/b><span lang=\"DE\"> \u2013 Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) hat Photonik-Prozessoren der zweiten Generation von Q.ANT in seiner Hochleistungsrechnerumgebung (HPC) in Betrieb genommen. <\/span><span lang=\"de\">Die Installation baut auf dem System der ersten Generation auf, das im Juli vergangenen Jahres am LRZ implementiert wurde. F\u00fcr das Stuttgarter Photonic-Computing Unternehmen Q.ANT ist der Einsatz der noch leistungsst\u00e4rkeren Prozessoren ein weiterer wichtiger Schritt, um lichtbasierte Co-Prozessoren in den regul\u00e4ren Betrieb von <\/span><span lang=\"DE\">Produktionsrechenzentren zu integrieren<\/span><span lang=\"de\">.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"de\">Photonische Rechnerarchitekturen tragen dazu bei, die steigenden Energie- und Leistungsanforderungen von KI-Workloads zu bew\u00e4ltigen. Durch h\u00f6here Rechendichte und Verarbeitungsgeschwindigkeit k\u00f6nnen sie<\/span><span lang=\"DE\"> einen bis zu 90-fach geringeren Stromverbrauch pro Workload und eine bis zu 100-fach h\u00f6here Rechenzentrumskapazit\u00e4t erreichen. Im LRZ fungieren die Gen 2 Native Processing Units (NPUs) von Q.ANT als photonische KI-Beschleuniger, die eine h\u00f6here Rechenleistung und eine verbesserte Energieeffizienz erzielen. <\/span><span lang=\"de\">Die Prozessoren werden \u00fcber Standard-PCIe-Schnittstellen in bestehende HPC-Systeme integriert und arbeiten dort <\/span><span lang=\"DE\">neben CPUs und GPUs.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"DE\">\u201eKI treibt den Stromverbrauch von Rechenzentren auf ein noch nie dagewesenes Niveau. Energie ist damit zu einem zentralen, limitierenden Faktor bei der Skalierung der Computing-Infrastruktur der n\u00e4chsten Generation geworden\u201c, sagt Bob Sorensen, Senior Vice President f\u00fcr Forschung bei <\/span><span lang=\"de\"><a href=\"https:\/\/hyperionresearch.com\/\"><span lang=\"DE\">Hyperion Research<\/span><\/a><\/span><span lang=\"DE\">. \u201e<\/span><span lang=\"de\">Besonders relevant an dieser Implementierung ist, dass sie photonische Co-Prozessierung \u00fcber die Proof-of-Concept-Phase hinaus in den produktiven Betrieb von HPC-Umgebungen bringt<\/span><span lang=\"DE\">. Die nachgewiesenen Energieeinsparungen und Leistungssteigerungen unter realen Arbeitsbedingungen zeigen, dass alternative Architekturen ein reeller Weg sind, KI-Infrastrukturen weiter zu skalieren.\u201c<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"de\">Benchmark-Tests am LRZ zeigen deutliche Verbesserungen gegen\u00fcber <\/span><span lang=\"DE\">den NPUs der ersten Generation<\/span><span lang=\"de\"> von Q.ANT. Die Ergebnisse markieren einen weiteren Schritt in der ambitionierten Entwicklungs-Roadmap der Technologie. Zu den gemessenen Leistungswerten z\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<ul style=\"list-style-type: circle; margin-left: 18px;\">\n<li><span lang=\"DE\">mehr als 50-fach h\u00f6here Rechenleistung bei Matrixmultiplikationen<\/span><\/li>\n<li>25-fach schnellere Inferenz auf einem ResNet-18-Convolutional Neural Network zur Bilderkennung<\/li>\n<li>6x geringerer Energieverbrauch bei typischen Workloads<\/li>\n<li>verbesserte analoge Komponenten f\u00fcr nichtlineare Funktionen, wodurch Parameteranzahl und Trainingstiefe reduziert werden<\/li>\n<li>eine Genauigkeit, die den Einsatz in modernsten KI-Anwendungen erm\u00f6glicht<\/li>\n<\/ul><div><br><\/div>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"DE\">Im Unterschied zu elektronischen Prozessoren, die auf Transistorschaltungen basieren, f\u00fchren die photonischen NPUs von Q.ANT komplexe mathematische Operationen direkt optisch aus. Grundlage sind photonisch integrierte Schaltkreise mit Lithium-Niobat-Schicht (TFLN). <\/span><span lang=\"de\">Dadurch wird W\u00e4rmeentwicklung auf dem Chip eliminiert, was den K\u00fchlungsbedarf des Gesamtsystems verringert.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"DE\">\u201eDas Hinzuf\u00fcgen weiterer digitaler Hardware l\u00f6st das Problem der Skalierung von Rechenleistung in der KI nicht mehr\u201c, sagt Dr. Michael F\u00f6rtsch, CEO von Q.ANT. \u201eWenn wir weiterhin mit Brute-Force-Transistorlogik skalieren, wandeln wir Strom nur in Hitze um. Am LRZ beweisen wir, dass sich lichtbasierte Co-Prozessoren in bestehende Infrastrukturen integrieren lassen und unter realen Arbeitslasten messbare Effizienzgewinne erzielen. Auf diese Weise kann KI weiter skaliert werden, ohne den Energieverbrauch zu erh\u00f6hen.\u201c<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"de\">Das Leibniz-Rechenzentrum betreibt Hochleistungsrechner f\u00fcr komplexe wissenschaftliche Simulationen, KI-Forschung und datenintensive Anwendungen. Die neue Installation erm\u00f6glicht es dem LRZ, photonische Datenverarbeitung unter realen Betriebsbedingungen zu testen und Leistung, Pr\u00e4zision sowie Energieeffizienz innerhalb heterogener HPC-Architekturen zu evaluieren.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"DE\">\u201eDieser Einsatz verdeutlicht den technologischen Fortschritt von der ersten zur zweiten Generation der Prozessoren von Q.ANT\u201c, sagt Prof. Dr. Dieter Kranzlm\u00fcller, Vorsitzender des Verwaltungsrats des LRZ. \u201eUnsere Bewertung erfolgt unter realen Produktionslasten und betrieblichen Anforderungen. Photonische Co-Prozessierung ist ein vielversprechender Ansatz, um die Leistungs- und Energieprobleme zu l\u00f6sen, die das moderne Hochleistungscomputing zunehmend pr\u00e4gen.\u201c<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"DE\">Die Installation am LRZ tr\u00e4gt dazu bei, <\/span><span lang=\"de\">Anwendungen in industriellen, rechenintensiven Bereichen zu unterst\u00fctzen, etwa in der Arzneimittelforschung, im Materialdesign oder bei der dynamischen Optimierung. Hier sind<\/span><span lang=\"DE\"> nichtlineare Komplexit\u00e4t und Energieeffizienz von entscheidender Bedeutung. Die Zusammenarbeit mit dem LRZ wird durch Mittel des Bundesministeriums f\u00fcr Forschung, Technologie und Raumfahrt gef\u00f6rdert.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><b><span lang=\"DE\">\u00dcber das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ)<\/span><\/b><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"DE\">Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) ist eine f\u00fchrende europ\u00e4ische Einrichtung f\u00fcr Hochleistungsrechnen (HPC), die Universit\u00e4ten und Forschungseinrichtungen in Bayern und ganz Deutschland bedient. Als Mitglied des Gauss-Centre for Supercomputing (GCS) stellt das LRZ eine Recheninfrastruktur zur Verf\u00fcgung, die wissenschaftliche Forschung, KI-Entwicklung und datenintensive Anwendungen unterst\u00fctzt.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><b><span lang=\"DE\">\u00dcber Q.ANT<\/span><\/b><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p><span lang=\"DE\">Q.ANT ist ein in Stuttgart ans\u00e4ssiges Photonik-Unternehmen, das photonische KI-Beschleuniger f\u00fcr KI und Hochleistungsrechner entwickelt und eine skalierbare Alternative zu transistorbasierten Systemen bietet. Seine Native Processing Units (NPUs) verwenden photonische integrierte Schaltkreise mit Lithium-Niobat-Schicht, um mathematische Operationen direkt optisch auf dem Chip durchzuf\u00fchren, was eine energieeffiziente Co-Prozessierung f\u00fcr komplexe Rechenaufgaben erm\u00f6glicht. Q.ANT betreibt in Zusammenarbeit mit IMS CHIPS eine eigene TFLN-Chip-Pilotlinie.<\/span><\/p>\n<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Installation in einer der f\u00fchrenden HPC-Einrichtungen Europas bringt die photonische Datenprozessierung in eine reale Produktionsumgebung \u2013 und adressiert damit den steigenden Energiebedarf von KI Stuttgart, 17. M\u00e4rz 2026 \u2013 Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) hat Photonik-Prozessoren der zweiten Generation von Q.ANT in seiner Hochleistungsrechnerumgebung (HPC) in Betrieb genommen. 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