A Q.ANT anunciou a disponibilidade de sua segunda geração da Unidade de Processamento Nativo, a NPU 2, que apresenta capacidades aprimoradas de processamento não linear que proporcionam ganhos substanciais em eficiência energética e desempenho para aplicações de inteligência artificial e computação de alto desempenho. O processador fotônico realiza matemática não linear nativamente em luz, permitindo novas classes de aplicações de IA e científicas, incluindo IA física, robótica avançada, visão computacional de próxima geração, inteligência industrial e simulação baseada em física.
De acordo com o Dr. Michael Förtsch, CEO da Q.ANT, a empresa oferece uma nova classe de processadores que permitem ganhos de desempenho além das melhorias incrementais das contrapartes digitais, abrindo portas para algoritmos superiores que os circuitos digitais não conseguem alcançar. A NPU 2 demonstra que desempenho e sustentabilidade não são forças opostas, mas sim aspectos complementares da computação avançada. A tecnologia aborda o desafio crítico da IA avançar mais rápido do que nossa capacidade de alimentá-la, com a energia se tornando a nova fronteira no avanço computacional.
A aceleração da IA atingiu os limites físicos do silício, onde cada nova geração de GPUs consome mais energia e água enquanto produz mais calor. Os sistemas de resfriamento agora representam até 40% do consumo total de energia dos data centers. O processamento fotônico muda fundamentalmente essa equação, pois a luz viaja mais rápido, gera calor mínimo e pode executar funções complexas em um único passo óptico que exigiria milhares de transistores em chips CMOS convencionais. A arquitetura da Q.ANT oferece até 30 vezes menos uso de energia e 50 vezes mais desempenho para cargas de trabalho complexas de IA e HPC, substituindo a lógica de transistores por computação analógica nativa em luz.
A Q.ANT apresentará sua segunda geração da Unidade de Processamento Nativo na Supercomputing 2025 em St. Louis, de 17 a 21 de novembro. No estande LRZ #535, a empresa executará uma demonstração ao vivo de aprendizado de IA baseado em imagem alimentada pela Q.ANT Photonic Algorithm Library em seus processadores fotônicos. A Q.PAL oferece aos desenvolvedores algoritmos e funções não lineares eficientes para cargas de trabalho complexas, continuamente aprimorados e otimizados pela Q.ANT para processamento fotônico orientado a aplicações. A demonstração mostrará como os processadores fotônicos alcançam resultados mais precisos com menos parâmetros e operações em comparação com sistemas convencionais baseados em CPU.
Os visitantes poderão testar como a NPU aprende imagens em segundos usando uma rede neural não linear, representando um avanço significativo do simples reconhecimento de dígitos para classificação e aprendizado de imagens em apenas um ano. O Dr. Förtsch enfatizou que a computação fotônica está escalando muito mais rápido do que a tecnologia CMOS, alcançando em um ano o que levou dez anos para a computação digital. A rápida transição demonstra por que a computação eficiente baseada em luz impulsionará a próxima onda de desenvolvimento de IA e HPC.
A segunda geração da NPU introduz um núcleo de processamento não linear aprimorado com unidades analógicas otimizadas para modelos de rede não linear que reduzem drasticamente a contagem de parâmetros e a profundidade de treinamento, enquanto melhoram a precisão para aprendizado de imagens, classificação e simulação física. O sistema é entregue como um servidor pronto para uso montável em rack de 19 polegadas através do Native Processing Server NPS, que contém múltiplos processadores NPU 2 e se integra perfeitamente com CPUs e GPUs existentes via PCIe e APIs C/C++/Python, tornando a aceleração fotônica imediatamente implantável em ambientes de HPC e data centers.
Em aplicações práticas como manufatura, logística e inspeção, os processadores fotônicos podem executar redes neurais não lineares de forma muito mais eficiente, permitindo que a IA visual reconheça defeitos, rastreie objetos e otimize inventários com menos parâmetros. Isso reduz drasticamente os custos de energia e torna os sistemas de visão computacional economicamente viáveis para tarefas anteriormente consideradas muito intensivas em computação. A tecnologia acelerará as arquiteturas de IA de próxima geração, incluindo modelos híbridos que combinam raciocínio estatístico com modelagem física, avançando em domínios como descoberta de medicamentos, design de materiais e otimização adaptativa, onde tanto a complexidade não linear quanto a extrema eficiência energética são essenciais.
Os servidores Q.ANT equipados com os mais recentes processadores NPU 2 já estão disponíveis para pedido, com entregas aos clientes programadas para o primeiro semestre de 2026. Cada sistema é enviado como um servidor pronto para data center que se integra perfeitamente às infraestruturas de HPC existentes. Mais informações sobre a empresa e suas soluções de computação fotônica podem ser encontradas em https://www.qant.com.
