Dr. Michael F\u00f6rtsch (links) und Dieter Kranzlm\u00fcller (2. von rechts) (Foto: Q.ANT GmbH)<\/p><\/div>\n
Der photonische Native Processing Server (NPS) von Q.ANT ist der erste weltweit in das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) integrierte Co-Prozessor, der sich via PCIe in bestehende x86-Server einf\u00fcgt. Durch Kompatibilit\u00e4t mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Keras k\u00f6nnen Entwickler ihre KI-Modelle ohne \u00c4nderungen portieren und ausf\u00fchren. Das LRZ nutzt diese flexible Integration, um Benchmarks f\u00fcr Inferenz, Bildverarbeitung und Simulationsaufgaben zu erstellen und Potenziale photonischer Beschleuniger zu erforschen unter praxisnahen Szenarien validiert umfassend.<\/p>\n
<\/span>Photonische Chips beschleunigen Klima-, Medizin- und Fusionsforschung simulationsbasiert signifikant<\/span><\/h2>\nDas Leibniz-Rechenzentrum installiert w\u00e4hrend der Pilotphase mehrere photonische Q.ANT-NPS-Einheiten und f\u00fchrt gezielte Leistungsmessungen f\u00fcr KI-Inferenz, Computer Vision und physikalische Simulationen durch. Lichtbasierte Verarbeitungstechnologien sollen anspruchsvolle Klimamodelle, medizinische Echtzeit-Diagnostik und Materialforschung in der Fusionsenergie signifikant beschleunigen. Auch der \u00f6kologische Fu\u00dfabdruck profitiert: Dank des minimalen K\u00fchlbedarfs und des reduzierten Stromverbrauchs sinkt der Energiebedarf gegen\u00fcber konventioneller Hardware um bis zu neunzig Prozent. Die Messdaten bilden die Basis f\u00fcr Optimierung, Skalierung k\u00fcnftiger hybrider HPC-Architekturen.<\/p>\n
<\/span>Hundertfache Simulationstempo und neunzig Prozent weniger Strom dank Photonik<\/span><\/h2>\nDie photonische Datenverarbeitung verwendet optische Signale, wodurch die Rechenleistung pro Rack im Vergleich zu traditionellen digitalen Prozessoren um bis zu hundertmal ansteigt. Der Verzicht auf aufwendige K\u00fchleinrichtungen reduziert den Strombedarf um bis zu neunzig Prozent, was nachhaltig Betriebskosten und CO2-Emissionen senkt. Im 16-Bit-Floating-Point-Modus erreicht das System nahezu hundertprozentige Genauigkeit. Diese Kombination aus hoher Geschwindigkeit, Pr\u00e4zision und Energieeffizienz macht photonische Prozessoren ideal f\u00fcr KI, Simulationen und datenintensive wissenschaftliche Anwendungen. skalierbar, resilient.<\/p>\n
<\/span>K\u00fchleffekt entf\u00e4llt: Photonic Server spart Energie, schafft kosteneffizienten Platz<\/span><\/h2>\nDer Native Processing Server (NPS) von Q.ANT (Foto: Q.ANT GmbH)<\/p><\/div>\n
Im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Prozessoren geben die photonischen Q.ANT-Chips kaum W\u00e4rme an ihre Umgebung ab. Auf aufw\u00e4ndige K\u00fchlsysteme mit Luft- oder Fl\u00fcssigkeitsk\u00fchlung kann verzichtet werden. Der Native Processing Server ist so kompakt konstruiert, dass er direkt in Standard-Server-Racks eingeschoben werden kann und zugleich freien Raum f\u00fcr weitere Komponenten schafft. Diese Verlagerung des Platzbedarfs f\u00fchrt zu niedrigeren Kosten f\u00fcr K\u00fchlung und Infrastruktur und erlaubt eine h\u00f6here Dichte an Recheneinheiten in vorhandenen Rechenzentren.<\/p>\n
<\/span>G\u00e4ngige Frameworks profitieren direkt von PCIe-Anbindung des Q.ANT NPS<\/span><\/h2>\nMit der PCIe-Schnittstelle l\u00e4sst sich der Q.ANT NPS wie ein herk\u00f6mmlicher Co-Prozessor in x86-basierte Server oder Container-Plattformen integrieren. Durch Kompatibilit\u00e4t mit g\u00e4ngigen KI-Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow und Keras k\u00f6nnen Entwicklerinnen und Entwickler ihre in Docker oder Kubernetes betriebenen Workloads unver\u00e4ndert auf photonische Hardware umleiten. Dies spart Zeit und Entwicklungsressourcen. Gleichzeitig erm\u00f6glicht die flexibel skalierbare Beschleunigung eine signifikante Reduzierung von Laufzeiten und Energiebedarf im produktiven Betrieb und steigert nachhaltig Systemeffizienz maximal.<\/p>\n
<\/span>Photonische Co-Prozessorintegration im LRZ beschleunigt analog-digitales HPC mit Effizienz<\/span><\/h2>\nDie gemeinsame Initiative am Leibniz-Rechenzentrum erforscht innovative HPC-Designs, die digitale Rechensysteme mit analogen Photonic-Komponenten kombinieren, um effizientere Rechnerstrukturen zu realisieren. Mithilfe des photonischen NPS werden analoge Verarbeitungsprozesse in Testumgebungen eingebunden und auf ihren Nutzen gepr\u00fcft. Entwickelte Anwendungsf\u00e4lle veranschaulichen, wie k\u00fcnftige Supercomputer ihren Energiebedarf drastisch senken und gleichzeitig eine h\u00f6here Rechenleistung erreichen k\u00f6nnen. So werden Grundlagen f\u00fcr umweltfreundliche, skalierbare HPC-Systeme der n\u00e4chsten Generation geschaffen und neue Ma\u00dfst\u00e4be f\u00fcr energieeffizientes Computing setzen.<\/p>\n
<\/span>Bayerns Minister Blume w\u00fcrdigt Bundesforschungsprojekt als Meilenstein nationaler Zusammenarbeit<\/span><\/h2>\nIm Rahmen einer vom Bundesministerium f\u00fcr Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) kofinanzierten Initiative arbeiten Wissenschaft, Wirtschaft und Beh\u00f6rden partnerschaftlich zusammen, um Forschungsergebnisse rasch praxistauglich zu machen. Dorothee B\u00e4r als Bundesministerin und Markus Blume als Bayerns Staatsminister hoben hervor, dass diese Allianz ein kraftvolles Signal deutscher Technologief\u00fchrerschaft setze. Das Projekt st\u00e4rkt die Hightech-Agenda, beschleunigt Innovationszyklen und festigt die Position Deutschlands als attraktiver Standort f\u00fcr Technologien der Zukunft. Es f\u00f6rdert nachhaltige Wertsch\u00f6pfung.<\/p>\n
<\/span>Photonic Co-Prozessor verbessert KI-Inferenz und Computer-Vision Benchmarks massiv signifikant<\/span><\/h2>\nIm Rahmen erster Tests am LRZ erprobt der photonische Co-Prozessor von Q.ANT seine Effizienz bei KI-Inferenz, Computer Vision und Physiksimulationen. Die Analog-Photonik liefert bis zu 100-fach h\u00f6here Ergebnisse pro Rack gegen\u00fcber konventionellen Systemen, w\u00e4hrend der Energiebedarf um 90 Prozent sinkt. Da keine K\u00fchlleistung notwendig ist, verringert sich der Platz- und Kostenaufwand erheblich. Entwickler setzen auf PCIe und etablierte Frameworks. Dieser Versuchsaufbau legt Grundlagen f\u00fcr skalierbare, energieeffiziente HPC-Architekturen im zukunftsorientiert Post-CMOS-Zeitalter.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Im Rahmen einer bundesweiten Initiative installierte das Leibniz-Rechenzentrum Garching den ersten photonischen Native Processing Server von Q.ANT und setzt damit neue Ma\u00dfst\u00e4be im High-Performance-Computing. Das BMFTR-gef\u00f6rderte Projekt kombiniert analoge Photonik mit digitaler Architektur und erzielt so bis zu hundertmal h\u00f6here Rechengeschwindigkeit bei 90 Prozent verringerter Leistungsaufnahme. Der Verzicht auf aktive K\u00fchlung macht den Betrieb st\u00f6rungsfrei<\/p>\n
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