{"id":27470,"date":"2024-10-02T10:10:51","date_gmt":"2024-10-02T08:10:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=27470"},"modified":"2024-09-24T10:41:13","modified_gmt":"2024-09-24T08:41:13","slug":"lichbasierte-datenverarbeitung-mit-q-ant","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=27470","title":{"rendered":"Lichbasierte Datenverarbeitung mit Q.ANT"},"content":{"rendered":"\n

Schnelligkeit und Energieeffizienz sind bei der Verarbeitung von immer gr\u00f6\u00dferen Datenmengen gefragt. Bei lichtbasierter Datenverarbeitung werden die Daten statt mit Elektronen mit Licht verarbeitet. Das deutsche Startup Q.ANT gew\u00e4hrt mit dieser L\u00f6sung Forschern und Entwicklern \u00fcber einen Cloud-Zugang die M\u00f6glichkeit, die eigene Native Processing Unit (NPU) zu untersuchen. Die photonische Native Computing-Technologie soll umfangreiche Rechenaufgaben besser als bisherige Chiptechnologien erledigen. Die Chipmaterial-Plattform von Q.ANT basiert auf \u201eThin-Film Lithium Niobate (TFLN)\u201c und ist damit Basis der Q.ANT NPUs.<\/p>\n\n\n\n

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Erste Hands-on-M\u00f6glichkeit \u00fcberhaupt: Entwickler k\u00f6nnen \u00fcber die Cloud auf die Q.ANT NPU zugreifen und die Photonik gest\u00fctzte Handschrifterkennung live testen. (Bild: Q.ANT GmbH)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Mit dieser Demonstration bietet Q.ANT einen Einblick in Next-Generation-Computing-Anwendungen f\u00fcr High-Performance Computing (HPC), Physiksimulationen und k\u00fcnstliche Intelligenz. Interessierte k\u00f6nnen sich die Demo auf der Website von Q.ANT unter https:\/\/native.qant.com<\/a> ansehen.

Licht statt Silizium \u2013 energetische Vorteile der NPU f\u00fcr die Datenverarbeitung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der in der Cloud demonstrierte Anwendungsfall ist ein repr\u00e4sentatives Beispiel f\u00fcr Aufgaben, mit denen heute jedes Rechenzentrum zu tun hat. Der grundlegende Unterschied besteht darin, dass die NPUs von Q.ANT, anders als herk\u00f6mmliche CMOS-Prozessoren, Daten mit Licht verarbeiten. Dieser Paradigmenwechsel erm\u00f6glicht es Q.ANT, grundlegende mathematische Operationen wesentlich energieeffizienter durchzuf\u00fchren. Ein Beispiel: W\u00e4hrend ein herk\u00f6mmlicher CMOS-Prozessor 1.200 Transistoren ben\u00f6tigt, um eine einfache 8-Bit-Multiplikation durchzuf\u00fchren, erreichen die NPUs von Q.ANT dies mit einem einzigen optischen Element. Allein f\u00fcr diesen Vorgang ist die Q.ANT NPU drei\u00dfigmal energieeffizienter als ihr herk\u00f6mmliches CMOS-Pendant.<\/p>\n\n\n\n

\u201eMit der wachsenden Nachfrage nach KI steigt auch der Bedarf an energieeffizienten L\u00f6sungen. Q.ANT ist mit einem funktionierenden photonischen Prozessor f\u00fchrend \u2013 weit \u00fcber die Forschungsphase hinaus, in der sich die meisten anderen noch befinden\u201c, sagt Dr. Michael F\u00f6rtsch, CEO von Q.ANT. \u201eDiese Demonstration ist ein wichtiger Schritt, um den Energiebedarf der KI und den CO2-Aussto\u00df zu reduzieren. Wir laden Forscher und Entwickler dazu ein, das reale Potenzial des photonischen Computings durch unsere praktische Demonstration zu erkunden.\u201c

Chipmaterial als Schl\u00fcsselelement<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ein Schl\u00fcsselelement dieses Durchbruchs ist die Q.ANT-eigene Chipmaterial-Plattform basierend auf \u201eThin-Film Lithium Niobate (TFLN)\u201c. Sie ist das R\u00fcckgrat aller Q.ANT NPUs und sorgt f\u00fcr eine pr\u00e4zise Lichtsteuerung auf Chipebene. Das Startup hat diese Plattform seit seiner Gr\u00fcndung im Jahr 2018 entwickelt und kontrolliert die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette \u2013 vom Rohstoff bis zum fertigen Chip. Kombiniert mit einem tiefen Verst\u00e4ndnis des Lichts erm\u00f6glicht dies Q.ANT, die mathematische und algorithmische Dichte noch \u00fcber die Dichte herk\u00f6mmlicher CMOS-Prozessoren hinaus zu erh\u00f6hen. Ein Beispiel: W\u00e4hrend die grundlegende mathematische Funktion einer Fourier-Transformation Tausende bis Zehntausende komplexer Multiplikationen erfordert, was Millionen von Transistoren entspricht, erreicht die Optik dies mit einem einzigen Element.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Informationen: Q.ANT – Native computing (qant.com)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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