Rechnen mit Licht Q.ANT und Ionos starten Pilotprogramm für photonisches Rechnen

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Q.ANT und Ionos stellen ausgewählten Anwendern einen photonischen Prozessor in einem deutschen Rechenzentrum bereit. Das Pilotprogramm soll zeigen, welche KI-Anwendungen von der Verarbeitung mathematischer Funktionen mit Licht profitieren.

Q.ANT und Ionos testen photonisches Rechnen unter realen Serverbedingungen. Ausgewählte Anwender erhalten Zugriff auf Q.ANTs photonischen Prozessor der zweiten Generation in einem dedizierten Bare-Metal-Server.(Bild:  Q.ANT)
Q.ANT und Ionos testen photonisches Rechnen unter realen Serverbedingungen. Ausgewählte Anwender erhalten Zugriff auf Q.ANTs photonischen Prozessor der zweiten Generation in einem dedizierten Bare-Metal-Server.
(Bild: Q.ANT)

Q.ANT und Ionos starten ein Pilotprogramm für photonisches Rechnen. Ausgewählte Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Entwickler erhalten dabei über einen dedizierten Bare-Metal-Server in einem deutschen Ionos-Rechenzentrum Zugriff auf Q.ANTS photonischen Prozessor der zweiten Generation.

Mithilfe des Programms können Anwender eigene KI-Modelle, Daten und Software direkt auf der photonischen Hardware ausführen und bewerten. Neben der Nutzung bestehender Modelle geht es auch um die Entwicklung neuer Algorithmen und KI-Architekturen, die mathematische Funktionen direkt mit Licht verarbeiten.

Mehr Leistung und Energie sparen

Q.ANT bezeichnet seinen Prozessor als Native Processing Unit (NPU). Dieser Ansatz soll insbesondere dort Vorteile bieten, wo KI-Anwendungen viele mathematische Operationen benötigen. Das Pilotprogramm soll anhand realer Anwendungen zeigen, welche Leistungs- und Energieeinsparungen sich im Vergleich zu konventionellen Beschleunigern tatsächlich erreichen lassen. Die Teilnahme ist für eine begrenzte Zahl ausgewählter Nutzer kostenlos. Voraussetzungen sind ein konkreter Anwendungsfall und die Fähigkeit, einen Bare-Metal-Server eigenständig zu administrieren.

Für Entwickler besteht die technische Herausforderung nicht allein im Zugriff auf die Hardware. Vielmehr ist entscheidend, wie sich bestehende Modelle, Datentypen und Software-Workflows auf die photonische Architektur abbilden lassen. Angaben zu Rechenleistung, Energiebedarf, Genauigkeit, unterstützten Schnittstellen und Vergleichssystemen macht die Meldung nicht. (heh)

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