Deutschland setzt mit dem Q.ANT Native Processing Server im Leibniz-Rechenzentrum Garching erstmals photonische Beschleunigung in einem HPC-System ein. Gefördert durch das BMFTR und begleitet von führenden Forschungseinrichtungen sowie Industriepartnern, erreicht das hybrid-analoge Design eine bis zu hundertfache Rechenleistungserhöhung pro Rack bei 90 Prozent reduziertem Stromverbrauch. Durch wegfallende Kühlung arbeitet das System geräuschlos und effizient. KI- und Simulationsanwendungen profitieren sofort von hochpräziser, ressourcensparender Verarbeitung und eröffnen Zukunftsperspektiven für nachhaltige moderne Rechenzentrumskonzepte.
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Photonischer Co-Prozessor ermöglicht LRZ deutliche energieeffiziente KI sowie Simulationsbeschleunigung
Dr. Michael Förtsch (links) und Dieter Kranzlmüller (2. von rechts) (Foto: Q.ANT GmbH)
Mit der Einführung des photonischen Co-Prozessors Native Processing Server (NPS) von Q.ANT im Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) in Garching erreicht das LRZ in der HPC-Infrastruktur bis zu hundertfache Rechengeschwindigkeit pro Rack bei 90 Prozent reduziertem Energiebedarf. Der analog-photonische Rechenprozess arbeitet im 16-Bit-Gleitkommabetrieb mit nahezu vollständiger Genauigkeit. Umfangreiche Leistungstests in KI- und Wissenschaftsanwendungen generieren Benchmarks, die als Basis für energieeffiziente Next-Generation-Supercomputer unter realen Datenflüssen geprüft, um Skalierbarkeit, Robustheit und Betriebssicherheit belastbar zu verifizieren.
Erste Evaluierungsphase am LRZ testet photonische Beschleunigung für Hochleistungsrechner
In der ersten Testphase implementiert das LRZ mehrere Q.ANT Native Processing Server, um Benchmarks speziell für KI-Inferenz, Computer-Vision-Aufgaben und physikalische Simulationen zu ermitteln. Die photonische Beschleunigung optimiert Rechenabläufe für detaillierte Klimasimulationen, Echtzeit-Bildgebung in der Gesundheitsforschung und Materialanalysen im Fusionskontext erheblich. Parallel führt der photonische Betrieb zu einer drastischen Senkung des Strom- und Kühlenergiebedarfs und reduziert somit den ökologischen Fußabdruck des Hochleistungsrechners um bis zu neunzig Prozent und fördert aktiv Innovationen.
Analoge Photonik revolutioniert KI-Inferenz mit herausragender Effizienz und Performance
Mit Photonik betriebene Prozessoren verwenden Lichtkreise, um Rechenvorgänge durchzuführen und liefern im Vergleich zu traditionellen digitalen Architekturen eine um bis zu hundertfache Leistung pro Rack. Durch den Wegfall passiver und aktiver Kühlsysteme sinkt der Energieverbrauch um bis zu neunzig Prozent, während gleichzeitig der Platzbedarf abnimmt. Der 16-Bit-Floating-Point-Modus gewährleistet nahezu hundertprozentige Ergebnisgenauigkeit und stellt sicher, dass komplexe AI- und HPC-Aufgaben schnell, effizient und präzise bearbeitet werden. Optimale Skalierung und zukunftsweisende Effizienz. maximiert.
Photonische Module erzeugen keine Abwärme, erhöhen Rackdichte, senken Verbrauch
Der Native Processing Server (NPS) von Q.ANT (Foto: Q.ANT GmbH)
Photonische Chips basierend auf Lichtsignalen erzeugen kaum Abwärme und lassen klassische Kühlsysteme obsolet erscheinen. Der Native Processing Server von Q.ANT besticht durch sein flaches, kompaktes Design, das in jeden Standard-Schrank passt und Platz für zusätzliche Module freigibt. Betreiber sparen nicht nur an Kühlungs- und Energiekosten, sondern können ihre Infrastruktur dichter bestücken. So profitieren Rechenzentren von einer höheren Leistungsdichte pro Quadratmeter, geringeren Betriebskosten und einer nachhaltigeren Kosteneffizienz im Dauerbetrieb.
Photonische Plattformbeschleunigung einfach per PCIe-Integration ohne Anpassungen dank Q.ANT
Der Q.ANT NPS kann über PCIe direkt in x86-Server eingesteckt werden, ohne Treiber oder BIOS-Anpassungen zu erfordern. Dank nativer Schnittstellen zu PyTorch, TensorFlow und Keras lassen sich vorhandene Deep-Learning-Modelle sofort auf photonischer Hardware ausführen. Entwicklerinnen und Entwickler müssen ihre Codestruktur nicht ändern, um von deutlich gesteigerter Performance und Energieersparnis zu profitieren. Diese Plug-and-Play-Integration minimiert Implementierungsaufwand und gewährleistet zuverlässig hohe Verfügbarkeit. Sie beschleunigt Testphasen enorm und senkt gleichzeitig Betriebskosten nachhaltig effektiv.
Erforschung analoger Rechenansätze im LRZ fördert künftige energieeffiziente Supercomputer
Im Rahmen des Projekts untersucht das LRZ hybride Konzeptdesigns, bei denen digitale Prozessoren und photonische Bausteine synergistisch zusammenspielen. Der photonische NPS fungiert dabei als Experimentierplattform für analoge Rechnerarchitekturen. Es entstehen praxisgeladene Beispiele, in denen energieeffiziente Supercomputer der Zukunft modelliert werden. Das Ziel ist, innovative Technologien nutzbar zu machen, um den Stromverbrauch massiv zu reduzieren, die Rechnerleistung zu steigern und nachhaltige Hochleistungsrechner umfassend zu optimieren und neue Maßstäbe in der HPC-Branche.
Bundesministerin Bär: Förderprojekt exemplarisch für Forschung und enge Wirtschaftskooperation
Das BMFTR-geförderte Projekt veranschaulicht eindrucksvoll, wie Forschung, Wirtschaft und Staatsorganisationen durch enge Zusammenarbeit Synergien aktivieren. Bundesministerin Dorothee Bär und Bayerns Staatsminister Markus Blume lobten das Vorhaben als wegweisend für deutsche Technologiestrategie und Innovationsführerschaft. In diesem Kontext trägt es wesentlich dazu bei, die Hightech-Agenda mit konkreten Maßnahmen zu untermauern, Know-how in die industrielle Anwendung zu transferieren und das internationale Profil der deutschen Forschungslandschaft signifikant zu schärfen. Es steigert Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit.
Nahtlose PCIe-Integration ermöglicht Portierung photonischer Beschleunigungslösungen in bestehende Frameworks
Die analog-photonische Beschleunigung durch den Q.ANT NPS im LRZ eröffnet neuartige Ansätze zur effizienten Ausführung von KI- und HPC-Anwendungen. Anstelle binärer Transistoren verwenden Photonenprozessoren Lichtsignale zur Datenverarbeitung und erreichen so bis zu 100-fach höhere Leistung pro Rack bei 90 Prozent geringerem Stromverbrauch. Kühlungs- und Lärmbedarf entfallen. Dank Standard-Schnittstellen und Framework-Kompatibilität lassen sich bestehende Modelle unkompliziert migrieren. Diese Innovation definiert nachhaltige, skalierbare Post-CMOS-Architekturen für die nächste Supercomputer-Generation und fördert zukunftsweisende Forschung.
