Stuttgart / St. Louis – 18 de noviembre de 2025 – Q.ANT anunció hoy la disponibilidad de su Unidad de Procesamiento Nativo de próxima generación: el Q.ANT NPU 2, con capacidades mejoradas de procesamiento no lineal para ofrecer ganancias de órdenes de magnitud en eficiencia energética y rendimiento para cargas de trabajo de IA y alto rendimiento. Al realizar matemáticas no lineales de forma nativa en luz, el Q.ANT NPU 2 permite clases completamente nuevas de aplicaciones de IA y científicas, incluyendo IA física y robótica avanzada, visión por computadora de próxima generación e inteligencia industrial, y simulación basada en física y descubrimiento científico. Q.ANT ofrece sus NPU directamente como una Solución de Servidor de 19" que incluye procesador host x86 y sistema operativo Linux.

"Q.ANT ofrece a la industria una nueva clase de procesadores que permiten ganancias de rendimiento más allá de las mejoras incrementales de sus contrapartes digitales, abriendo la puerta a algoritmos superiores que los circuitos digitales no pueden alcanzar", dijo el Dr. Michael Förtsch, CEO de Q.ANT. "Durante años, la IA ha avanzado más rápido que nuestra capacidad para alimentarla: la energía se convirtió en la nueva frontera. Con nuestras NPU, hemos cambiado la ecuación. Nuestro NPU 2 demuestra que el rendimiento y la sostenibilidad no son fuerzas opuestas. Son una y la misma. Esto no es una evolución, es un nuevo comienzo".

Repensando la computación para un mundo limitado por la energía

La aceleración de la IA ha alcanzado los límites físicos del silicio. Cada nueva generación de GPU consume más energía y agua y produce más calor, con sistemas de refrigeración que representan hasta el 40 por ciento de la energía total del centro de datos. El procesamiento fotónico cambia fundamentalmente esta ecuación. La luz viaja más rápido, genera casi nada de calor y puede ejecutar funciones complejas en un solo paso óptico que requerirían miles de transistores en un chip CMOS. Al reemplazar la lógica de transistores con computación analógica nativa en luz, la arquitectura de Q.ANT ofrece hasta 30 veces menos uso de energía y 50 veces más rendimiento para cargas de trabajo complejas de IA y HPC.

Demostración en vivo en Supercomputing 2025

Q.ANT presentará su Unidad de Procesamiento Nativo de segunda generación (NPU 2) en Supercomputing 2025 en St. Louis (17-21 de noviembre). En el stand LRZ #535, ejecutará una demostración en vivo de aprendizaje de IA basado en imágenes impulsada por la Biblioteca de Algoritmos Fotónicos Q.ANT (Q.PAL) en sus procesadores fotónicos. Q.PAL ofrece a los desarrolladores algoritmos y funciones no lineales eficientes para cargas de trabajo complejas que Q.ANT mejora y optimiza continuamente para el procesamiento fotónico orientado a aplicaciones. La demostración mostrará cómo los procesadores fotónicos de Q.ANT logran resultados más precisos con menos parámetros y menos operaciones en comparación con los sistemas convencionales basados en CPU, demostrando la aceleración fotónica del mundo real dentro de las arquitecturas de servidor existentes.

La computación fotónica escala más rápido que CMOS

Los visitantes pueden probar cómo el NPU aprende imágenes en segundos usando una red neuronal no lineal. Esto marca un avance significativo: en solo un año, Q.ANT ha progresado desde el reconocimiento simple de dígitos hasta la clasificación de imágenes y el aprendizaje de imágenes.

"La computación fotónica está escalando mucho más rápido que CMOS", dijo el Dr. Michael Förtsch, CEO de Q.ANT. "Lo que tomó diez años para la computación digital, lo acabamos de lograr en un año con la fotónica. La segunda generación de nuestra Unidad de Procesamiento Nativo muestra cuán rápidamente está ocurriendo esta transición y por qué la computación eficiente basada en luz impulsará la próxima ola de IA y HPC".

Novedades en la Generación 2

• Núcleo de Procesamiento No Lineal Mejorado: La NPU de segunda generación de Q.ANT introduce unidades analógicas mejoradas optimizadas para modelos de red no lineales que reducen drásticamente los recuentos de parámetros y la profundidad de entrenamiento mientras mejoran la precisión para el aprendizaje de imágenes, clasificación y simulación física.
• Sistema Integrado de Clase Servidor: Entregado como un servidor listo para usar montable en rack de 19 pulgadas, el Servidor de Procesamiento Nativo NPS contiene múltiples NPU Gen 2 y se integra perfectamente con CPU y GPU existentes a través de PCIe y APIs C/C++/Python, haciendo que la aceleración fotónica sea inmediatamente implementable en entornos HPC y de centros de datos.

Procesadores fotónicos: haciendo la visión por computadora económica y los modelos de IA más inteligentes

En entornos prácticos como fabricación, logística e inspección, los procesadores fotónicos pueden ejecutar redes neuronales no lineales de manera mucho más eficiente. Esto permite que la IA visual reconozca defectos, rastree objetos y optimice inventarios con menos parámetros, reduciendo drásticamente los costos de energía y haciendo que los sistemas de visión por computadora sean económicamente viables, incluso para tareas previamente consideradas demasiado intensivas en computación para ejecutar. Los procesadores fotónicos acelerarán la próxima generación de arquitecturas de IA, por ejemplo, modelos híbridos que combinan razonamiento estadístico con modelado físico. Esto avanzará en dominios como el descubrimiento de fármacos, el diseño de materiales y la optimización adaptativa, donde tanto la complejidad no lineal como la extrema eficiencia energética son esenciales.

Disponibilidad

Los servidores Q.ANT equipados con la última generación de procesadores NPU 2 están disponibles para pedidos ahora, con envíos a clientes en la primera mitad de 2026. Cada sistema se envía como un servidor listo para centro de datos que se integra perfectamente en las infraestructuras HPC existentes.

Acerca de Q.ANT Q.ANT es una scale-up de deep-tech fotónica que desarrolla soluciones de procesamiento fotónico que computan de forma nativa con luz y ofrecen una alternativa escalable a los sistemas basados en transistores. Su arquitectura Light Empowered Native Arithmetic (LENA) ofrece potencia de coprocesamiento analógico optimizada para computación compleja y permite un rendimiento energéticamente eficiente para aplicaciones de IA y HPC de próxima generación. Q.ANT opera su propia línea piloto de chips de Niobato de Litio de Película Delgada (TFLN) en colaboración con el Instituto de Microelectrónica de Stuttgart, IMS CHIPS, y actualmente está enviando sus Servidores de Procesamiento Nativo a socios seleccionados. Fundada en 2018 por el Dr. Michael Förtsch, Q.ANT tiene su sede en Stuttgart, Alemania. [www.qant.com]

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