{"id":20897,"date":"2026-06-23T07:00:10","date_gmt":"2026-06-23T05:00:10","guid":{"rendered":"https:\/\/qant.com\/?p=20897"},"modified":"2026-06-23T00:53:13","modified_gmt":"2026-06-22T22:53:13","slug":"q-ant-bringt-generative-ki-auf-photonische-hardware","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qant.com\/de\/pressemitteilung\/q-ant-bringt-generative-ki-auf-photonische-hardware\/","title":{"rendered":"Q.ANT bringt Generative KI auf photonische Hardware"},"content":{"rendered":"

ISC High Performance 2026: Generative KI und Recurrent Networks laufen auf Q.ANTs Photonik-Prozessor der zweiten Generation<\/em><\/p>\n

Stuttgart, 23. Juni 2026 \u2013 Q.ANT, Pionier im Bereich kommerzielles photonisches Computing, hat heute erstmals hochkomplexe, produktionsrelevante KI-Workloads auf eigener photonischer Hardware demonstriert.<\/p>\n

Auf der ISC High Performance 2026 in Hamburg zeigt Q.ANT erfolgreich ein Diffusionsmodell und ein Recurrent Neural Network auf seinem photonischen Prozessor Native Processing Unit NPU der zweiten Generation. Damit belegt Q.ANT, dass die eigene photonische Architektur die volle Bandbreite moderner KI-Modelle unterst\u00fctzt: von generativer Bildsynthese bis hin zu sequenzieller Zeitreihenprognose.<\/p>\n

Die Demonstrationssysteme auf der ISC zeigen dar\u00fcber hinaus die Fortschritte im derzeit entstehenden \u00d6kosystem. Bereits Anfang dieses Jahres realisierte Daisytuner, ein Compiler-Entwickler, ein Objekterkennungsmodell direkt aus PyTorch auf photonischen Prozessoren von Q.ANT. Damit wurde erstmals ein KI-Modell aus einem Standard-ML-Framework erfolgreich f\u00fcr photonische Hardware kompiliert.<\/p>\n

Diese Durchbr\u00fcche zeigen, dass der photonische Prozessor NPU \u00fcber grundlegende Algorithmen hinausgewachsen ist und inzwischen ein Niveau erreicht, das echte kommerzielle Anwendungen adressiert. Auf Q.ANT-Hardware zielen diese High-Performance-Computing-Workloads darauf ab, bei \u00e4quivalenten Matrixoperationen bis zu 30-mal energieeffizienter als klassische Prozessoren zu arbeiten \u2013 auf Ebene des photonischen Chips.<\/p>\n

\u201eDie photonische Architektur von Q.ANT ver\u00e4ndert die Energiegleichung f\u00fcr das KI-\u00d6kosystem\u201c, sagt Dr. Michael F\u00f6rtsch, Gr\u00fcnder und CEO von Q.ANT. \u201eWenn man mit Licht statt mit Transistoren rechnet, reduziert man den Energieverbrauch an der Quelle. Und es ist hinl\u00e4nglich bekannt, dass die Energie der Engpass f\u00fcr die Zukunft von KI ist; diesen muss die Branche \u00fcberwinden. Unsere j\u00fcngsten Demonstrationen generativer KI zeigen, dass photonische Hardware die mathematische Last anspruchsvollster moderner KI-Workloads tragen kann.\u201c<\/p>\n

Generative KI auf photonischer Hardware<\/strong><\/p>\n

Um die Eignung f\u00fcr generative KI zu verdeutlichen, f\u00fchrt Q.ANT-Hardware ein Diffusionsmodell zur Image-to-Image-Synthese aus. Diese Klasse generativer Workloads ist durch iterative, parallelisierte Matrixoperationen gepr\u00e4gt. Die Anwendung unterstreicht die Eignung photonischer Systeme in einer der rechenintensivsten Architekturen der KI und markiert das erste Mal, dass ein Diffusionsmodell dieser Komplexit\u00e4t auf photonischer Hardware ausgef\u00fchrt wurde.<\/p>\n

Diffusionsmodelle erzeugen Bilder \u00fcber wiederholte Forward Passes eines Deep Neural Networks mit Matrizenberechnungen. Indem Q.ANT die Rechenschritte mit Licht statt mit Transistoren ausf\u00fchrt, geht die photonische Hardware \u00fcber grundlegende Demonstratoren hinaus und verarbeitet die lineare Algebra, die im Kern moderner KI-Anwendungen liegt.<\/p>\n

\u00a0\u201eDiffusionsmodelle sind weit verbreitete und rechenintensive Ans\u00e4tze in der modernen, generativen KI. Sie basieren auf sich wiederholenden, sehr umfangreichen Rechenoperationen, um schrittweise eine koh\u00e4rente Ausgabe zu erzeugen“, sagt Professor Dr. Bj\u00f6rn Ommer, Leiter der Computer Vision & Learning Group an der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t M\u00fcnchen (LMU), an dessen Lehrstuhl die Diffusionsmodelle entwickelt wurden. \u201eWenn photonische Hardware solche Arbeitslasten effizient und zuverl\u00e4ssig ausf\u00fchren k\u00f6nnte, ist das ein spannender Hinweis darauf, dass alternative Rechenarchitekturen in der Zukunft der generativen KI eine wichtige Rolle spielen.\u201c<\/p>\n

Zeitreihenprognose mit xLSTM<\/strong><\/p>\n

Als Beleg f\u00fcr die Erweiterbarkeit auf strukturell andere Architekturen pr\u00e4sentiert Q.ANT zudem das Zeitreihen-Prognosemodell TiRex, entwickelt vom \u00f6sterreichischen Frontier-AI-Lab NXAI, das die Extended Long Short-Term Memory (xLSTM)-Architektur f\u00fcr Enterprise-Anwendungen kommerzialisiert.<\/p>\n

\u201eWir arbeiten bei TiRex von Beginn an daran, das Verh\u00e4ltnis von Leistung und Energieverbrauch neu auszubalancieren. Es auf photonischer Hardware von Q.ANT laufen zu sehen, ist beeindruckend und er\u00f6ffnet ein neues Kapitel im Computing\u201c, sagt Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI. \u201exLSTM-Architektur auf photonischen Systemen k\u00f6nnte neu definieren, was energieeffiziente KI \u00fcberhaupt bedeutet.\u201c<\/p>\n

Im Unterschied zu transformerbasierten Modellen ist xLSTM ein Recurrent Neural Network, das Muster in sequenziellen Daten erkennt und zuk\u00fcnftige Werte \u00fcber lange Zeithorizonte vorhersagen kann. Das kommerzielle TiRex-Modell von NXAI mit produktionsoptimierten Gewichten eignet sich unter anderem f\u00fcr Finanzmarktanalysen, Supply-Chain-Optimierungen, Wettervorhersagen und Verkehrsflusssimulationen.<\/p>\n

Mit den Demonstrationen von xLSTM und dem Diffusionsmodell zeigt Q.ANT, dass die eigene Hardware in den anspruchsvollsten Klassen neuster KI besteht und arbeiten kann. Ihre erfolgreiche Ausf\u00fchrung belegt die Breite der adressierbaren KI-Anwendungsf\u00e4lle.<\/p>\n

Aufbau eines photonischen Computing-\u00d6kosystems<\/strong><\/p>\n

Die ISC-Demonstrationssysteme sind der j\u00fcngste Schritt in einer Reihe von Third-Party-Integrationen, kommerziellen Partnerschaften und Installationen von Q.ANT.<\/p>\n

Im Mai k\u00fcndigte Q.ANT die erste kommerzielle Partnerschaft f\u00fcr seine Hardware mit dem deutschen Cloud-Service-Provider IONOS an. Im April stellte Q.ANT-Partner Daisytuner die Entwicklung eines Compilers vor, der Standard-KI-Toolchains f\u00fcr eine Live-Objekterkennung nutzt. F\u00fchrende Institutionen wie das Leibniz-Rechenzentrum M\u00fcnchen und das J\u00fclich Supercomputing Centre, zwei der wegweisenden europ\u00e4ischen HPC-Zentren, betreiben Q.ANT-Hardware im laufenden Produktivbetrieb.<\/p>\n

Das sich um Q.ANT formierende \u00d6kosystem spiegelt das grundlegende Vertrauen wider, dass photonisches Computing zur Infrastruktur der n\u00e4chsten Compute-Generation wird.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00dcber Q.ANT<\/strong><\/p>\n

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 auf Lithium-Niobat Basis, 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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