Erster Testlauf: Photonenchip soll KI beschleunigen

Erster Testlauf: Photonenchip soll KI beschleunigen

Q.ANT hat seinen ›Native Processing Server‹ (NPS) an das LRZ Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften (Garching) ausgeliefert. Es handelt sich dabei um die weltweit erste Inbetriebnahme eines photonischen Co-Prozessors in einer Höchstleistungsrechnerumgebung (HPC). Diese technologisch richtungsweisende Implementierung ermöglicht es dem LRZ, die photonische Beschleunigung für künstliche Intelligenz (KI) und Simulationen zu evaluieren. Das ebnet den Weg zu deutlich höherer Rechenleistung bei erheblich reduziertem Energieverbrauch. Das LRZ zählt zu den größten Supercomputing-Zentren Europas und treibt mit seiner hochmodernen Infrastruktur Spitzenforschung voran. Die Zusammenarbeit zwischen dem Stuttgarter Startup Q.ANT und dem LRZ setzt neue Maßstäbe dafür, wie Rechenzentren künftig Leistung, Platzbedarf, Energieeffizienz und Systemarchitektur in Einklang bringen. Sie markiert den Beginn eines neuen Kapitels in der Datenverarbeitung, in dem analoge Präzision, angetrieben durch Licht, Antworten auf die Skalierungsprobleme heutiger KI-Infrastrukturen liefert.

Das Projekt wurde durch Fördermittel des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt ermöglicht. An der feierlichen Inbetriebnahme der Q.ANT NPS am 22.07.2025 nahmen Gäste aus Politik, Wissenschaft und Industrie teil. »Die Integration des photonischen Prozessors von Q.ANT in das Leibniz-Rechenzentrum ist ein beeindruckender Beweis für deutsche Spitzentechnologie und eine Erfolgsgeschichte der deutschen Forschungsförderung. Wir unterstützen bahnbrechende Innovationen, die unsere wissenschaftliche Führungsrolle in der Welt und technologische Souveränität stärken. Mit unserer Hightech Agenda Deutschland werden wir uns künftig noch deutlich stärker für Forschung und Innovation in unseren wichtigen Schlüsseltechnologien einsetzen. Wie hier in Garching setzen wir dabei auch auf die enge Zusammenarbeit von Forschung und Unternehmen«, erklärte Dorothee Bär, Bundesministerin für Wissenschaft, Technologie und Raumfahrt.

Computerarchitektur der nächsten Generation zu integrieren

Künstliche Intelligenz treibt den Rechenbedarf in die Höhe – und bringt Höchstleistungs- Rechenzentren ans Limit: Stromverbrauch, Hitze und Platz werden zum Problem. Da auf dem photonischen Chip von Q.ANT selbst keine Wärme entsteht, entfallen kostspielige Kühlmaßnahmen. Und dank der besonderen Eigenschaften des Lichts lassen sich komplexe Berechnungen auf dem photonischen Prozessor schneller und energieeffizienter erledigen. Die photonische Technologie von Q.ANT ermöglicht eine neue Klasse von hochleistungsfähigen, energieeffizienten Server-Rack-Lösungen, mit:

90-fach geringerem Stromverbrauch pro Anwendung durch den geringeren Kühlbedarf der photonischen Prozessoren von Q.ANT.
100-facher Steigerung der Rechenzentrumskapazität durch höhere Rechendichte und erhöhte Rechengeschwindigkeit.
16-Bit-Gleitkommagenauigkeit mit nahezu 100-prozentiger Genauigkeit für alle Rechenoperationen auf dem Chip.
nahtloser Integration durch PCIe-Schnittstelle, x86-Kompatibilität sowie Unterstützung von PyTorch, TensorFlow und Keras.

Das Projekt: Erforschung neuer Computerarchitekturen für die Zukunft

Die Zusammenarbeit dient der Erforschung hybrider digital-analoger Architekturen für zukünftige HPC-Umgebungen und wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert. Mit dem Einsatz des NPS von Q.ANT erweitert das LRZ diesen Anwendungsbereich um photonisches analoges Computing – eine Technologie, die zu Beginn des Programms noch nicht umsetzbar war, inzwischen jedoch durch die Fortschritte von Q.ANT möglich geworden ist. Das LRZ wird den Q.ANT NPS nutzen, um neue Benchmarks und praxisnahe Anwendungsfälle für Anwendungen wie Klimamodellierung, medizinische Echtzeit-Bildgebung oder Materialsimulation für die Fusionsforschung zu etablieren. Mit seiner Integration stärkt das LRZ seine Rolle als Vorreiter in der Entwicklung energieeffizienter Hochleistungsrechner.

In der ersten Evaluierungsphase im LRZ werden mehrere Einheiten der neuesten Generation des Q.ANT NPS installiert, geeignete Benchmark-Workloads ausgewählt und reale Anwendungsszenarien getestet – insbesondere in den Bereichen KI-Inferenz, Computer Vision und Physiksimulationen. In späteren Phasen kommen NPS-Einheiten der zweiten und dritten Generation für eine vertiefende Bewertung zum Einsatz.