In Garching am Leibniz-Rechenzentrum ging mit dem Q.ANT Native Processing Server erstmals ein photonisch beschleunigter Co-Prozessor für Hochleistungsrechner in Betrieb. Das vom Bundesministerium geförderte und von Politik, Wirtschaft sowie Wissenschaft unterstützte Projekt realisiert eine bis zu hundertfache Leistungssteigerung bei 90 Prozent weniger Energiebedarf. Da Photonikprozessoren nahezu keine Wärme erzeugen, entfallen aufwendige Kühlsysteme. KI- und Simulationsanwendungen profitieren von geräuschloser, präziser und energieeffizienter Berechnung und ermöglichen neue Forschungsansätze in Klimamodellierung und Materialwissenschaft.
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Analog-photonische Beschleunigung erstmals praxisnah im LRZ weltweit erfolgreich erprobt
Dr. Michael Förtsch (links) und Dieter Kranzlmüller (2. von rechts) (Foto: Q.ANT GmbH)
Die Implementierung des photonischen Native Processing Servers (NPS) von Q.ANT in die Infrastruktur des Leibniz-Rechenzentrums (LRZ) in Garching eröffnet ein neues Forschungsfeld hybrider Digital-Analog-Architekturen im High-Performance-Computing. Das LRZ führt Benchmarktests mit KI-Inferenz, physikalischen Simulationen und Computer-Vision durch, um Leistungsprofile, Energieeffizienz und Skalierbarkeit photonischer Komponenten zu ermitteln. Die Erkenntnisse unterstützen die Entwicklung neuer, nachhaltiger Supercomputer-Designs und stärken die Position Deutschlands im internationalen HPC-Wettbewerb unter praxisnahen Lastanalysen validiert und Prototyp zukünftiger Großrechnerkonzepte.
Q.ANT NPS ermöglicht ressourcenschonende KI, Computer Vision und Physiksimulationen
Im Rahmen der Pilotphase setzt das Leibniz-Rechenzentrum mehrere Einheiten des photonischen Q.ANT Native Processing Server auf und benchmarkt gezielt KI-Inferenz, Computer Vision sowie komplexe physikalische Simulationen. Durch den Einsatz lichtbasierter Beschleunigung verspricht man wesentlich kürzere Laufzeiten bei Klimamodellierungen, Echtzeit-Bildanalysen in der Medizin und Materialstudien für Fusionsforschung. Zudem reduziert die analoge Photonik den Energieverbrauch drastisch, eliminiert den Kühlbedarf und verringert dadurch den ökologischen Fußabdruck vorhandener Supercomputer-Infrastrukturen. Die Erkenntnisse stärken künftige Forschungskooperationen.
Photonische Beschleunigungstechnologie ermöglicht nun umweltfreundlichere Hochleistungsrechner ohne jegliche Kompromisse
Lichtbasierte Rechenelemente ermöglichen dank photonischer Signale eine um den Faktor hundert erhöhte Rechengeschwindigkeit pro Rack gegenüber digitalen Prozessoren. Konventionelle Kühlung entfällt vollständig, wodurch sich der Energieverbrauch um bis zu neunzig Prozent reduziert und die Betriebskosten sinken. Der präzise 16-Bit-Floating-Point-Betrieb stellt eine Genauigkeit von nahezu hundert Prozent sicher. Diese Technologie vereint hohe Performance mit Energieeffizienz und eignet sich besonders für anspruchsvolle KI-Workloads und komplexe Simulationen. Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Betriebssicherheit optimieren Einsatz.
Q.ANT Photonic Coprozessor beseitigt Kühlung, spart Platz und Kosten
Der Native Processing Server (NPS) von Q.ANT (Foto: Q.ANT GmbH)
Die photonischen Q.ANT-Beschleuniger generieren im Betrieb so gut wie keine Abwärme, weshalb teure Kühlinfrastruktur weggefallen kann. Mit ihrem kompakten Formfaktor reiht sich der Native Processing Server mühelos in vorhandene Rack-Reihen ein und nutzt den Innenraum optimal aus. Der freiwerdende Raum kann direkt für zusätzliche Komponenten oder redundante Einheiten genutzt werden. Dies führt zu geringeren Energiekosten, reduziertem Platzverbrauch und einer erhöhten Packdichte an Rechenleistung. Gleichzeitig sinken Wartungsaufwand und Gesamtbetriebskosten signifikant.
Hocheffiziente KI-Inferenz durch Q.ANT NPS unter x86 per PCIe-Schnittstelle
Die PCIe-Kompatibilität des Q.ANT NPS erlaubt eine direkte Einbindung in x86-Rechner, wodurch zusätzliche Adapter und Treiber entfallen. Ohne aufwändige Portierung können Entwickler auf die photonische Plattform migrieren und ihre bestehenden PyTorch-, TensorFlow- oder Keras-Modelle ohne Codeänderung ausführen. Dies führt zu einer sofortigen Beschleunigung von KI- und Analyseaufgaben, reduziert Energieverbrauch und Hardwarekosten und steigert zugleich die Auslastung vorhandener Systeme. Der Umsetzungsoverhead bleibt minimal, Projektlaufzeiten verkürzen sich erheblich bei voller maximaler Kompatibilität.
LRZ etabliert photonische Hybridarchitekturen für nachhaltiges und effizientes Hochleistungsrechnen
Das Leibniz-Rechenzentrum nutzt die Kooperation, um neuartige HPC-Architekturen zu erforschen, die analoge Photonik mit digitalen Rechenkomponenten integrieren. Durch den Einsatz des photonischen Native Processing Servers können analoge Rechenverfahren auf ihre Praxistauglichkeit hin untersucht werden. Ziel ist die Schaffung von realen Anwendungsbeispielen, die zeigen, wie künftige Supercomputer ihre Energieeffizienz verbessern, den ökologischen Fußabdruck minimieren und mit innovativen Technologien eine signifikante Leistungssteigerung erzielen und zugleich neue Standards für nachhaltige Recheninfrastruktur definieren.
Forschung, Industrie und Politik vereint im BMFTR-Leuchtturmprojekt gemeinsam stolz
Durch die Förderung des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) entsteht eine einzigartige Allianz aus Forschungseinrichtungen, Unternehmen und öffentlichen Institutionen. Bundesministerin Dorothee Bär und Bayerns Staatsminister Markus Blume bezeichneten diese Kooperation als Schlüsselposition für Deutschlands technologische Exzellenz. Das Projekt generiert wertvolle Erkenntnisse und beschleunigt die Umsetzung innovativer Lösungen. Parallel etabliert es Impulse für die Hightech-Agenda, stärkt Wissenstransferprozesse und legt damit den Grundstein für nachhaltiges Wachstum. Es fördert intersektoralen Dialog.
Q.ANT NPS lässt klassische Höchstleistungsrechner energieeffizient und lautlos arbeiten
Im Leibniz-Rechenzentrum unterstützt der photonische Co-Prozessor von Q.ANT die Reduktion des ökologischen Fußabdrucks von Hochleistungsrechnern. Lichtbasierte Schaltungen liefern eine hundertfach höhere Rechenleistung pro Rack bei 90 Prozent geringerem Stromverbrauch. Da Photonenprozessoren keine Wärme generieren, entfallen energieintensive Kühlsysteme, was CO2-Emissionen senkt. Entwickler können bestehende KI- und HPC-Anwendungen per PCIe und Standard-Frameworks direkt auf die photonische Architektur portieren. Dieser Schritt markiert eine nachhaltige, skalierbare Zukunft im Post-CMOS-HPC. Ideal für effiziente grüne Supercomputer.
