Q.ANT: Serienfertigung für schnellen KI-Prozessor gestartet

Q.ANT präsentierte im November 2024 seine KI-Prozessoreinheit der Öffentlichkeit. Der größte Unterschied zu anderen NPUs (Neural Processing Unit) arbeitet das Modell von Q.ANT mit Lichtwellen und Photonen anstatt mit Elektronen und Transistoren. Laut der Broschüre lassen sich dadurch höhere Datenraten erreichen als bei aktuellen Modellen.

Ende Februar konnte Q.ANT eine erste Produktionslinie eröffnen, wobei es sich dabei noch um eine Pilotlinie handelt. Das Unternehmen erhofft sich dadurch eine schnellere Markteinführung und Etablierung des Prozessors bis 2030.

Was zur Q.ANT NPU bekannt ist

Der photonische KI-Beschleuniger lässt sich an gängige x86-Server anbinden und wird per PCI-Express-Schnittstelle (PCIe Gen3 x8) eingebunden. Der Hauptunterschied zu anderen KI-Beschleunigerkarten ist allerdings die Wirkungsweise. Statt mit Strom arbeitet die Q.ANT NPU mit Lichtwellen.

Dieser Umstand sorgt nicht nur für eine geringe Leistungsaufnahme von gerade einmal 30 Watt, sondern sorgt zeitgleich für eine geringe Abwärme, wodurch zur Kühlung ein passiver Kühlkörper ausreicht. Der KI-Prozessor basiert auf der eigenen LENA-Plattform und baut auf Thin-Film Lithium Niobate (TFLN) auf.

Da die Berechnungen mittels Licht durchgeführt werden, soll eine 50-mal schnellere Berechnung möglich sein. Im selben Zug sinkt der Strombedarf um den Faktor 30. Die Q.ANT NPU stellt damit ein Baustein hin zum energieeffizienten Rechenzentrum dar.

Pilotfertigung gestartet

Q.ANT konnte in Kooperation mit dem Institut für Mikroelektronik Stuttgart (IMS Chips) eine erste Fertigungslinie in Stuttgart etablieren. Laut Pressemitteilung soll das die Abhängigkeit von Lieferketten reduzieren und technologische Souveränität der europäischen Chipproduktion wiederherstellen. Unter Volllast kann die Linie bis zu 1.000 Wafer pro Jahr produzieren. 

Laut CEO Dr. Michael Förtsch soll der photonische Prozessor zum Standard-Co-Prozessor in Hochleistungsrechnern werden. Zugleich soll die Prozessorlinie bis 2030 ein Eckpfeiler der KI-Infrastruktur sein.