Aussteller & Produkte

Das deutsche Startup Q.ANT, bekannt vor allem für lichtbasierte Datenverarbeitung, ermöglicht jetzt erstmals die praktische Erkundung photonischen Computings über die Cloud mit der hauseigenen Native Processing Unit (NPU). Durch die Verarbeitung von Daten mit Licht anstelle von Elektronen soll die photonische Native-Computing-Technologie von Q.ANT komplexe Rechenaufgaben effizienter erledigen als heutige Chiptechnologien. Dank der Gewährung des Cloud-Zugriffs auf die NPU des Unternehmens können Nutzer diese innovative photonische Chiptechnologie dank eines anschaulichen Beispiels jetzt praktisch nachvollziehen. Q.ANT lädt insbesondere Innovatoren und Forscher dazu ein, an einer Veränderung teilzunehmen, die die digitale Landschaft neugestalten könnte. Mit dieser Demonstration bietet Q.ANT einen Einblick in Next-Generation-Computing-Anwendungen für High-Performance Computing (HPC), Physiksimulationen und künstliche Intelligenz. Interessierte können sich die Demo auf der Website von Q.ANT ansehen.

Licht gegen Silizium: NPUs energetische Vorteile in der Datenverarbeitung

Laut Q.ANT ist dieser Showcase ein repräsentatives Beispiel für Aufgaben, die heute in jedem Rechenzentrum zu finden sind. Der grundlegende Unterschied bestehe darin, dass die NPUs von Q.ANT im Gegensatz zu herkömmlichen CMOS-Prozessoren Daten mit Licht verarbeiten. Dieser Paradigmenwechsel ermöglicht es Q.ANT, grundlegende mathematische Operationen wesentlich energieeffizienter durchzuführen. Ein Beispiel: Während ein herkömmlicher CMOS-Prozessor 1.200 Transistoren benötigt, um eine einfache 8-Bit-Multiplikation durchzuführen, erreichen die NPUs von Q.ANT dies mit einem einzigen optischen Element. Allein für diesen Vorgang ist die Q.ANT NPU um den Faktor 30 energieeffizienter als ihr herkömmliches CMOS-Pendant. „Mit der wachsenden Nachfrage nach KI steigt auch der Bedarf an energieeffizienten Lösungen. Q.ANT ist mit einem funktionierenden photonischen Prozessor führend – weit über die Forschungsphase hinaus, in der sich die meisten anderen noch befinden“, sagt Dr. Michael Förtsch, CEO von Q.ANT. „Diese Demonstration ist ein wichtiger Schritt, um den Energiebedarf der KI und die allgemeine Herausforderung des Kohlenstoffausstoßes anzugehen. Wir laden Forscher und Entwickler ein, das reale Potenzial des photonischen Rechnens durch unsere praktische Demonstration zu erkunden.“

Die geheime Zutat: Das Chipmaterial

Ein Schlüsselelement dieses Durchbruchs ist die Q.ANT-eigene Chipmaterial-Plattform, die auf Dünnfilm-Lithium-Niobat (TFLN) basiert. Sie ist das Rückgrat aller Q.ANT NPUs und sorgt für eine präzise Lichtsteuerung auf Chipebene. Das Startup hat diese Plattform seit seiner Gründung 2018 entwickelt und kontrolliert die gesamte Wertschöpfungskette – vom Rohstoff bis zum fertigen Chip. Kombiniert mit einem tiefen Verständnis von Licht ermöglicht dies Q.ANT, die mathematische und algorithmische Dichte noch über herkömmliche CMOS-Prozessoren hinaus zu steigern. Ein Beispiel: Während die grundlegende mathematische Funktion einer Fourier-Transformation Tausende bis Zehntausende von komplexen Multiplikationen erfordert, was Millionen von Transistoren entspricht, erreicht die Optik dies mit einem einzigen Element. „Der Schlüssel zur Nutzung des Potenzials des Lichts für die Datenverarbeitung liegt in der durchgängigen Kontrolle des Lichts. Jeder Kompromiss verringert die Erfolgswahrscheinlichkeit drastisch. Deshalb haben wir bei Q.ANT im Gegensatz zu allen unseren Wettbewerbern den Deep-Tech-Ansatz gewählt und eine überlegene Chip-Plattform für die Lichtverarbeitung entwickelt“, so Förtsch.

Verschiebungen in der Branche

Die Halbleiterindustrie wendet sich neuen Technologien zu, um dem wachsenden Bedarf an Computern gerecht zu werden. Diese Nachfrage nach leistungsstarken und dennoch energieeffizienten Technologien wird durch den weit verbreiteten Einsatz von KI weiter angeheizt. Neben dem Training neuer großer Sprachmodelle ist die KI-Inferenz eine besonders energieintensive KI-Anwendung, und die NPUs von Q.ANT sind eine vielversprechende Lösung. Die Analysten von Gartner beschreiben Photonic Computing als ein aufkommendes Computing-Paradigma, das die Herausforderungen in Bezug auf Leistung und Energieverbrauch in KI und Rechenzentren angehen könnte, und hat Q.ANT in den jüngsten Gartner Hype Cycle-Berichten als „Sample Vendor“ identifiziert.

Test der NPU von Q.ANT

Im jetzt freigeschalteten Vorführsystem kann der Benutzer ein Bild einer handgeschriebenen Zahl aus der MNIST-Datenbank (Modified National Institute of Standards and Technology) auswählen. Mithilfe eines trainierten neuronalen Netzwerks sagt die NPU die Zahl (0-9) voraus und führt eine effiziente Matrix-Vektor-Multiplikation auf dem Photonenchip durch. Mit einer Erkennungsgenauigkeit von 95 Prozent beweist diese Demonstration, dass der photonische Prozessor von Q.ANT – der mit Licht betrieben wird und auf der TFLN-Technologie basiert – komplexe KI-Aufgaben bei reduziertem Stromverbrauch durchführen kann. Dies ist das erste Mal, dass ein solcher photonischer Prozessor erfolgreich in einer praktischen Anwendung eingesetzt wurde, was sein Potenzial für KI-Aufgaben unterstreicht.

Es gilt, die derzeitigen Grenzen von KI und maschinellem Lernen zu überwinden

Die Web-Demonstration der photonischen NPU liefert wertvolle Erkenntnisse darüber, wie photonisches Computing in der Praxis eingesetzt werden kann, um die derzeitigen Grenzen von KI und maschinellem Lernen zu überwinden, und ebnet den Weg für künftige Fortschritte in diesem transformativen Bereich. „Wir entwickeln Native Prozessoren, die die heutigen logischen Probleme nativ lösen, indem sie Licht als Medium nutzen“, so Förtsch. „Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der Hochleistungscomputer mit minimalem Energieaufwand arbeiten und mindestens so leistungsfähig sind wie unser Gehirn – das ist die Vision hinter Native Computing.“

Video