{"id":21058,"date":"2026-09-23T07:00:57","date_gmt":"2026-09-23T05:00:57","guid":{"rendered":"https:\/\/qant.com\/?p=21058"},"modified":"2026-09-22T11:44:53","modified_gmt":"2026-09-22T09:44:53","slug":"q-ant-launcht-weltweit-erstes-open-source-software-development-kit-sdk-fuer-photonisches-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qant.com\/de\/pressemitteilung\/q-ant-launcht-weltweit-erstes-open-source-software-development-kit-sdk-fuer-photonisches-computing\/","title":{"rendered":"Q.ANT launcht weltweit erstes Open-Source Software Development Kit  (SDK) f\u00fcr photonisches Computing"},"content":{"rendered":"<p><em><strong>Entwickler k\u00f6nnen jetzt Anwendungen schreiben, ausf\u00fchren und testen, die durch photonische Datenverarbeitung beschleunigt werden<\/strong><\/em><\/p>\n<p><strong>Stuttgart, 23. September 2026 \u2013 Q.ANT legt heute sein Open-Source-Software-Entwicklungs-Kit f\u00fcr photonisches Computing vor. Erstmals stehen damit Programmierwerkzeuge f\u00fcr einen photonischen Prozessor \u00f6ffentlich zur Verf\u00fcgung.<\/strong><\/p>\n<p>Entwickler erhalten damit alles, was sie brauchen, um Anwendungen f\u00fcr die Native Processing Units (NPUs) von Q.ANT zu entwickeln. Diese Prozessoren rechnen mit Licht statt mit Elektronen. Das SDK umfasst eine API f\u00fcr Programmiersprachen wie C und Python, Beispielanwendungen, eine Dokumentation und ein Simulations-Backend f\u00fcr Standard-CPUs. Damit k\u00f6nnen Entwickler photonische Anwendungen auf dem eigenen Laptop entwickeln und testen und anschlie\u00dfend auf photonischer Hardware ausf\u00fchren.<\/p>\n<p>Die Beispiele im SDK basieren auf ver\u00f6ffentlichten Referenzanwendungen von Q.ANT. Dazu geh\u00f6rt u. a. ein neuronales Netz, das mit erheblich weniger Parametern pr\u00e4zisere Ergebnisse liefert. Genau darin liegen die Geschwindigkeits- und Effizienzvorteile des Ansatzes von Q.ANT.<\/p>\n<p>Der hohe Energieverbrauch beim klassischen KI-Computing entsteht vor allem durch den st\u00e4ndigen Datentransport zwischen Speicher und Prozessor. Der photonische Chip von Q.ANT \u00e4ndert das, denn die Berechnung l\u00e4uft direkt im optischen Bereich ab. Dort f\u00fchrt der Chip nichtlineare Funktionen nativ aus, statt sie wie bisher \u00fcber viele Transistorschichten anzun\u00e4hern. Das erm\u00f6glicht leistungsf\u00e4higere Netze mit weniger Parametern. Dadurch bewegen sich von vornherein weniger Daten, was die Energieeffizienz<br \/>\nsignifikant steigert.<\/p>\n<p>\u201eAnwendungen schaffen M\u00e4rkte und \u00d6kosysteme. Deshalb arbeitet Q.ANT daran, photonisches Computing so schnell wie m\u00f6glich f\u00fcr Entwickler nutzbar zu machen\u201c, erl\u00e4utert Michael F\u00f6rtsch, Gr\u00fcnder und CEO von Q.ANT. \u201cEin \u00d6kosystem entsteht nicht durch Hardware allein. Es entsteht, wenn die Softwareschicht offen ist und andere darauf bauen k\u00f6nnen \u2014 deshalb machen wir sie gemeinsam mit HPC-Zentren wie dem LRZ und JSC und Neo-Clouds wie IONOS zug\u00e4nglich. Wer heute ein KI-Modell schreibt, soll es k\u00fcnftig auf photonischer Hardware ausf\u00fchren k\u00f6nnen, mit vertrauter Toolchain und ohne Photonik-Spezialwissen. Das ist der Linux-Moment des photonischen Computings: der Punkt, an<br \/>\ndem aus einer neuen M\u00f6glichkeit eine weltweite Plattform wird.\u201d<\/p>\n<p>In den kommenden Monaten wird Q.ANT den Zugang zu seiner bahnbrechenden Hardware \u00f6ffnen, \u00fcber die Cloud in Zusammenarbeit mit dem kommerziellen Partner IONOS oder durch On-Premise-\u0002Installationen seines Native Processing Servers. Entwickler, die schon heute mit dem SDK arbeiten, sind bestens vorbereitet, um das Potenzial dieser neuen Computing-Technologie voll auszusch\u00f6pfen, sobald der Hardware-Zugang verf\u00fcgbar ist.<\/p>\n<p>Mit diesem ersten Open-Source SDK zur Programmierung eines photonischen Prozessors haben Entwickler erstmals die M\u00f6glichkeit, grundlegende Operationen f\u00fcr\u00a0 Anwendungsf\u00e4lle wie beispielsweise Matrixoperationen zur Bildsegmentierung direkt mit Licht zu programmieren. Das SDK liefert au\u00dferdem Beispiele f\u00fcr den direkten Vergleich zwischen einem klassischen neuronalen Netz und einem weiterentwickelten Netz auf Basis nativer photonischer Operationen, gemessen an Parameterzahl, Genauigkeit, Funktionsapproximation und Trainingsverlust.<\/p>\n<p>Das SDK f\u00fcgt sich in die gewohnte Entwicklungsumgebung ein. Zugleich bildet es die Software-Basis, auf der Entwickler eigene Frameworks und h\u00f6herwertige Tools aufbauen, sobald die Architektur skaliert.<\/p>\n<p>\u201cWer anfangen will, braucht nur einen Laptop: SDK herunterladen, Python- oder C-API einbinden, loslegen \u2014 ohne Photonik-Kenntnisse und ohne Spezialhardware. Das mitgelieferte Simulations-Backend l\u00e4uft auf jeder Standard-CPU. An echten Beispielen sieht ein Entwickler, wie sich sein Modell auf photonischen Rechenkernen verh\u00e4lt und wie photonische Operationen KI-Modelle effizienter gegen\u00fcber klassischen Methoden machen k\u00f6nnen. Wer danach auf echter Hardware rechnen will, bekommt Zugang \u00fcber die Cloud oder On-Premise. Zum Start deckt das SDK die wichtigsten Funktionen ab, weitere folgen&#8220;, sagt Utz Bacher, Vice President Software bei Q.ANT.\u201d<\/p>\n<p>\u201eDie stetig steigenden Kosten, die zunehmende Komplexit\u00e4t und der wachsende Energiebedarf herk\u00f6mmlicher Hochleistungsrechnersysteme ebnen den Weg f\u00fcr neue und innovative Methoden zur L\u00f6sung einiger der derzeit schwierigsten Rechenprobleme. Mit seinem innovativen photonischen Prozessor, der parallel zu CPUs und GPUs arbeiten kann, bietet Q.ANT eine M\u00f6glichkeit, diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, insbesondere in den Bereichen KI-Inferenz und -Training, wissenschaftliche Programmierung sowie Bildverarbeitung,\u201d sagt Bob Sorensen, Senior Vice President f\u00fcr Forschung, HPC und Quantum bei Hyperion Research. \u201cDer High-Performance-Computing-Community bietet das neue SDK von Q.ANT, in Verbindung mit der Verf\u00fcgbarkeit der Hardware \u00fcber ein Cloud-Zugangsmodell, eine ideale M\u00f6glichkeit, das Leistungspotenzial der bahnbrechenden Systeme von Q.ANT zu erkunden,\u201c so Sorensen weiter.<\/p>\n<p><strong>Das SDK von Q.ANT steht ab sofort auf GitHub bereit:<\/strong><br \/>\nToolkit: <a href=\"https:\/\/github.com\/Q-ANT-GmbH\/qant_native_computing_toolkit\">https:\/\/github.com\/Q-ANT-GmbH\/qant_native_computing_toolkit<\/a><br \/>\nBeispielsammlung: <a href=\"https:\/\/github.com\/Q-ANT-GmbH\/qant_native_computing_toolkit_examples\">https:\/\/github.com\/Q-ANT-GmbH\/qant_native_computing_toolkit_examples<\/a><\/p>\n<p><strong>\u00dcber Q.ANT<\/strong><br \/>\nQ.ANT kommerzialisiert photonische Beschleuniger f\u00fcr KI und High Performance Computing und bietet eine skalierbare Alternative zu transistorbasierten Systemen. Die Native<br \/>\nProcessing Units (NPUs) des Unternehmens f\u00fchren mathematische Operationen direkt auf TFLN-basierten (Thin Film Lithium Niobate) Photonischen Integrierten Schaltkreisen durch und erm\u00f6glichen so ein energie-effizientes und leistungsstarkes Co-Processing f\u00fcr komplexe Rechenaufgaben.<\/p>\n<p>Q.ANT wurde 2018 gegr\u00fcndet. Der Hauptsitz befindet sich in Stuttgart, Deutschland, wo das Unternehmen gemeinsam mit IMS CHIPS eine eigene TFLN-Chip-Pilotlinie betreibt. Der US\u0002amerikanische Sitz ist in Austin, Texas. Das Unternehmen sicherte sich 2025 das gr\u00f6\u00dfte Series-A-Investment f\u00fcr photonisches Computing in Europa und stellte im selben Jahr seine Prozessoren der zweiten Generation vor, die in wissenschaftlichen und kommerziellen Rechenzentren im Einsatz sind.<\/p>\n<p><strong>Kontakt f\u00fcr die Medien:<\/strong><br \/>\nJohannes Manger und Veit Mathauer<br \/>\nSympra GmbH (GPRA) Agentur f\u00fcr Public Relations<br \/>\nqant@sympra.de | +49 711 947670<\/p>\n<p>J\u00f6rg Kochend\u00f6rfer<br \/>\nQ.ANT GmbH, PR<br \/>\njoerg.kochendoerfer@qant.gmbh | +49 160 561 97 30<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Entwickler k\u00f6nnen jetzt Anwendungen schreiben, ausf\u00fchren und testen, die durch photonische Datenverarbeitung beschleunigt werden Stuttgart, 23. September 2026 \u2013 Q.ANT legt heute sein Open-Source-Software-Entwicklungs-Kit f\u00fcr photonisches Computing vor. 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