Höhere Leistung, weniger Energie: Zweite Generation Photonischer Prozessoren am LRZ

Das Team Future Computing evaluiert die zweite Generation photonischer Prozessoren von Q.ANT unter realen Produktionsbedingungen im Rechenzentrum. Dabei wird untersucht, welches Potenzial photonische Co-Prozessoren zur Bewältigung der Energieherausforderungen moderner KI-Workloads bieten.

Aufbauend auf dem System der ersten Generation am LRZ dienen die Native Processing Units (NPUs) der zweiten Generation von Q.ANT als photonische KI-Beschleuniger, die einen höheren Rechendurchsatz und eine verbesserte Energieeffizienz bieten.

In Benchmark‑Tests am LRZ zeigte die Gen‑2‑Architektur von Q.ANT deutliche Verbesserungen gegenüber der ersten NPU‑Generation. Die Ergebnisse umfassen:

Über 50‑mal höherer Durchsatz bei Matrixmultiplikationen
25‑mal schnellere Inferenz bei einem ResNet‑18 convolutional neural network
6-mal niedrigerer Energieverbrauch für typische Arbeitslasten
Verbesserte analoge Einheiten, die für nichtlineare Funktionen optimiert sind, wodurch Parameteranzahl und Trainingstiefe reduziert werden
Genauigkeit, die ausreicht, um moderne KI‑Anwendungen zu unterstützen

Im Gegensatz zu elektronischen Prozessoren, die auf Transistorschaltungen basieren, führen die photonischen NPUs von Q.ANT mathematische Operationen mithilfe von photonischen integrierten Schaltkreisen aus Dünnschicht-Lithiumniobat (TFLN) direkt im optischen Bereich aus, wodurch die Wärmeentwicklung auf dem Chip und der Kühlungsbedarf entfallen.

„Dieser Einsatz verdeutlicht den technologischen Fortschritt von der ersten zur zweiten Generation der Prozessoren von Q.ANT“, sagt Prof. Dr. Dieter Kranzlmüller, Vorsitzender des Direktoriums des LRZ. „Unsere Bewertung erfolgt unter realen Produktionslasten und betrieblichen Anforderungen. Photonische Co-Prozessierung ist ein vielversprechender Ansatz, um die Leistungs- und Energieprobleme zu lösen, die das moderne Hochleistungscomputing zunehmend prägen.“

„Das Hinzufügen weiterer digitaler Hardware löst das Problem der Skalierung von Rechenleistung in der KI nicht mehr“, sagt Dr. Michael Förtsch, CEO von Q.ANT. „Wenn wir weiterhin mit Brute-Force-Transistorlogik skalieren, wandeln wir Strom nur in Hitze um. Am LRZ beweisen wir, dass sich lichtbasierte Co-Prozessoren in bestehende Infrastrukturen integrieren lassen und unter realen Arbeitslasten messbare Effizienzgewinne erzielen. Auf diese Weise kann KI weiter skaliert werden, ohne den Energieverbrauch zu erhöhen.“

Die Installation am LRZ hilft dabei, industrielle Herausforderungen in rechenintensiven Bereichen wie Wirkstoffforschung, Materialentwicklung und adaptiver Optimierung zu lösen – überall dort, wo nichtlineare Komplexität und Energieeffizienz entscheidend sind. Die Zusammenarbeit wurde durch Mittel des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt unterstützt.

Die vollständige Pressemeldung von unserem Technologiepartner Q.ANT finden Sie unter: https://qant.com/de/pressemitteilung/mehr-leistung-weniger-energie-q-ant-photonik-prozessoren-der-zweiten-generation-im-einsatz-am-leibniz-rechenzentrum/