Der Einsatz des Q.ANT Native Processing Servers im Leibniz-Rechenzentrum markiert den weltweiten Erstbetrieb photonischer Prozessorbeschleunigung in einer Supercomputer-Umgebung. Das vom BMFTR geförderte Projekt in Zusammenarbeit mit Forschung und Industrie steigert Rechenperformance um das Hundertfache bei 90 Prozent reduziertem Energieverbrauch. Durch Wegfall von Kühlung und den Einsatz analoger Photonik arbeitet das System geräuschlos. So können KI-Modelle und simulationsbasierte Anwendungen nachhaltig und schnell realisiert werden, wodurch der Energieverbrauch signifikant sinkt und skaliert.
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Q.ANT NPS integriert via PCIe in x86-Umgebung des LRZ
Dr. Michael Förtsch (links) und Dieter Kranzlmüller (2. von rechts) (Foto: Q.ANT GmbH)
In der ersten Evaluierungsphase installierte das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) mehrere Einheiten des photonischen Native Processing Servers (NPS) von Q.ANT in Garching. Ziel ist die systematische Erprobung photonischer Beschleunigung bei KI-Inferenz, Computer Vision, Klimamodellierung, medizinischer Echtzeitbildgebung und Materialforschung für Fusionsanwendungen. Intensive Messreihen erfassen Leistungsdaten, Genauigkeit und Energieeffizienz. Die Resultate führen zu belastbaren Benchmarks und dienen als praxisnahe Basis für photonische Rechenzentrumsintegration.
LRZ untersucht hybride Digital-Analog-Architekturen mit vielversprechenden photonischen Q.ANT NPS-Co-Prozessoren
Während der initialen Versuchsphase rüstet das LRZ mehrere photonische Q.ANT NPS-Einheiten auf, um Benchmarks für KI-Inferenz, Computer Vision und komplexe physikalische Simulationen zu erarbeiten. Die lichtbasierte Beschleunigung verspricht signifikant verkürzte Laufzeiten bei Klimamodellden, Echtzeit-Medizineinblicken und Fusionsforschungs-Analysen, während der ökologische Fußabdruck durch entfallende Kühlung und minimalen Stromverbrauch merklich sinkt. Die gewonnenen Daten bilden die Grundlage für weiterentwickelte hybride HPC-Architekturen der Zukunft. Messungen ermöglichen valide effektive Vergleiche und fördern nachhaltige innovative Supercomputer-Designs.
Kompakte Bauform und Lautlosigkeit kennzeichnen moderne energieoptimierte photonische Prozessorarchitektur
Photonische Rechensysteme wandeln Daten in Lichtsignale um und erreichen damit pro Rack eine um bis zu hundertfache Beschleunigung gegenüber elektronischen Prozessoren. Da auf Lüfter und Kühlkreisläufe verzichtet wird, sinkt der Stromverbrauch um bis zu neunzig Prozent und die Systemdichte erhöht sich. Der Betrieb im 16-Bit-Gleitkommaformat gewährleistet nahezu hundertprozentige Genauigkeit. Diese Technologie verbindet hohe Geschwindigkeit mit geringem Energiebedarf und eignet sich hervorragend für anspruchsvolle KI-Modelle, wissenschaftliche Simulationen und datenintensive Analysen. effizient.
Photonic Chips kühlen selbst, erhöhen Rackkapazität und minimieren Betriebskosten
Der Native Processing Server (NPS) von Q.ANT (Foto: Q.ANT GmbH)
Die photonischen Chips von Q.ANT emittieren während der Verarbeitung kaum Hitze, sodass auf energieintensive Kühlsysteme verzichtet werden kann. Dank ihres kompakten Gehäusedesigns fügt sich der Native Processing Server direkt in vorhandene 19-Zoll-Racks ein und spart Raum für Erweiterungsmodule. Diese neu gewonnene Kapazität dient dem Ausbau zusätzlicher Recheneinheiten oder Speicherelementen. Betreiber profitieren von niedrigeren Energiekosten, reduziertem Wartungsaufwand und einer gesteigerten Packdichte an Rechenleistung pro Rack sowie insgesamt optimierter Effizienz.
Entwickler portieren KI-Workloads per PCIe nahtlos auf photonische Plattform
Per PCIe angebunden fungiert der Q.ANT NPS als photonischer Co-Prozessor in x86-Architekturen, der Rechenaufgaben mit extrem niedriger Latenz und hohem Durchsatz bearbeitet. Dank nativer Anbindung an PyTorch, TensorFlow und Keras lassen sich Deep-Learning- und AI-Modelle direkt ohne Code-Refaktorierung offloaden. Entwicklerinnen und Entwickler sparen so Zeit für Anpassungen und nutzen sofort Messwerte zur Performanceoptimierung. Das Ergebnis sind beschleunigte Inferenz- und Trainingsläufe bei signifikant reduziertem Energiebedarf und maximaler Skalierbarkeit im Clusterbetrieb effizient.
Hybrider Computingansatz am LRZ ebnet Pfad zu energieeffizienten Supercomputersystemen
Das LRZ führt eine Pionierstudie zu hybriden HPC-Architekturen durch, in denen konventionelle digitale Einheiten und photonische Beschleuniger nahtlos zusammenwirken. Der photonische NPS liefert als Co-Prozessor die erforderliche Plattform, um analoge Verfahren in realen Workloads zu evaluieren. Daraus entstehen praxisnahe Demonstrationen, die aufzeigen, wie künftige Supercomputer mit deutlich geringerem Energiebedarf eine höhere Rechenleistung erzielen und damit den Weg zu umweltfreundlichen und skalierbaren HPC-Systemen ebnen und technologische Innovationen effektiv im Rechenzentrum fördern.
Gemeinsame Forschungsinitiative von Staat, Wirtschaft und Wissenschaft erhält Bundesförderung
Die vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) geförderte Initiative veranschaulicht, wie Forschung, Industrie und staatliche Institutionen in einer exemplarischen Partnerschaft zusammenwirken. Bundesministerin Dorothee Bär und Bayerns Staatsminister Markus Blume lobten das Vorhaben als anschauliches Beispiel nationaler Technologieführerschaft. Dieses Kooperationsmodell bietet fundierte Impulse für die Hightech-Agenda, stimuliert Innovationszyklen, stärkt den sektorübergreifenden Wissensaustausch und trägt entscheidend zur internationalen Wettbewerbsposition Deutschlands bei. Es erweitert Marktzugänge, mobilisiert Investitionen und sichert technologische Unabhängigkeit.
Analoge Photonik ersetzt Kühlsysteme und steigert Server-Dichte im Rechenzentrum
Die Integration des photonischen Co-Prozessors von Q.ANT ins LRZ unterstreicht Deutschlands Innovationskraft im Bereich energieeffizienter Hochleistungsrechner. Die photonische Technologie liefert im Vergleich zu klassischen Rechensystemen bis zu hundertfach höhere Performance pro Rack bei gleichzeitig 90 Prozent weniger Energieverbrauch. Da Photonenprozessoren geringe Abwärme erzeugen, entfallen komplexe Kühlsysteme. Mit PCIe-Anbindung und Support für gängige KI-Frameworks ermöglicht das System Portierung bestehender Anwendungen. Dieser Meilenstein festigt Deutschlands Spitzenposition im Post-CMOS-HPC und treibt Forschung voran.
