Q.ANT lansează un program-pilot pentru hardware de IA fotonică pe servere fizice IONOS

Q.ANT a anunțat la 9 noiembrie 2026 că solicitanții selectați își pot testa propriile sarcini de lucru de IA pe procesorul său fotonic de a doua generație, prin servere fizice dedicate IONOS din Germania, în cadrul unui program-pilot beta închis, gratuit, menit să identifice utilizări comerciale.

Programul este rezervat participanților care au un caz de utilizare concret și suficientă experiență pentru a administra independent un server fizic dedicat. IONOS configurează manual fiecare sistem, oferind acces root prin SSH și, opțional, o consolă KVM. Documentația programului-pilot descrie serviciul de găzduire din Germania, certificat ISO 27001, ca fiind conform cu regimul de protecție a datelor GDPR și suveran în UE.

De la simulare la hardware fotonic fizic

Programul-pilot extinde o direcție de dezvoltare începută de Q.ANT odată cu lansarea kitului de dezvoltare software cu sursă deschisă la 23 septembrie 2026. Acea versiune includea interfețe de programare pentru C și Python, aplicații demonstrative, documentație și un sistem de simulare bazat pe CPU; noul program le permite utilizatorilor aprobați să transfere aceste aplicații pe unități fizice native de procesare (NPU). Q.ANT furnizează drivere, stiva sa software și integrarea cu PyTorch, iar compatibilitatea modelelor și a cadrelor de lucru este stabilită în timpul procesului de înscriere.

NPU execută funcții neliniare direct în domeniul optic, în loc să le descompună în secvențe lungi de pași digitali pe cipuri convenționale bazate pe tranzistori. Potrivit Q.ANT, această abordare poate oferi rezultate comparabile sau mai bune, folosind mai puțini parametri, operații și resurse. Sarcinile de lucru acceptate acoperă viziunea artificială industrială, prognoza seriilor temporale, simularea științifică și robotica, precum și inferența cu modele lingvistice mari și modele fundamentale, IA fizică și modele ale lumii.

Pagina programului-pilot a Q.ANT indică un număr cu 40% mai mic de parametri pentru procesarea imaginilor și cu 65% mai mic pentru prognoza seriilor temporale, la aceeași acuratețe; programul beta închis este conceput pentru a testa aceste rezultate folosind datele și software-ul proprii ale utilizatorilor. Această varietate de sarcini de lucru îi oferă Q.ANT posibilitatea de a stabili unde este utilă procesarea optică neliniară, dincolo de implementările sale inițiale în cercetare.

O evaluare structurată pentru utilizare comercială

După evaluarea cererii și o videoconferință, participanții primesc tutoriale, exemple de cod și documentație, apoi urmează evaluări ale sarcinilor de lucru și ajustări ale obiectivelor testării. Un atelier final analizează indicatorii de consum energetic și de performanță, adecvarea pentru producție și o posibilă etapă următoare. Participanții își păstrează dreptul de proprietate asupra sarcinilor de lucru, datelor și rezultatelor, care rămân confidențiale; doar informațiile agregate și anonimizate obținute din discuții contribuie la dezvoltarea procesorului și a platformei.

Programul-pilot urmează acordului comercial din 19 mai 2026, prin care IONOS a devenit primul client comercial pentru Native Processing Server al Q.ANT. Q.ANT prezintă NPU drept coprocesor pentru anumite sarcini de lucru de IA, alături de CPU-uri și GPU-uri, nu ca înlocuitor complet al GPU-urilor. Prin urmare, programul beta închis adaugă evaluarea realizată de clienți unei relații comerciale deja existente, în loc să inaugureze parteneriatul.

Testele independente evidențiază atât avantajele, cât și limitările

O evaluare din 21 aprilie 2026 realizată de Centrul de supercalcul Leibniz oferă un punct de referință independent. LRZ a testat ambele generații de NPU pentru sarcini de IA și de calcul de înaltă performanță (HPC) și a raportat că, în cel mai bun caz, cipurile de a doua generație au funcționat de până la 50 de ori mai rapid, cu o accelerare de 25 de ori în recunoașterea imaginilor folosind o rețea neuronală convoluțională. În cazul sarcinilor HPC obișnuite, consumul de energie a scăzut cu aproximativ 50%-84% de la prima la a doua generație, în funcție de complexitatea calculelor.

Evaluarea a identificat și limitări relevante pentru programul-pilot. Coprocesoarele nu pot efectua toate operațiile în domeniul optic și trebuie să facă schimb continuu de date cu procesoarele clasice. Eficiența energetică este maximă atunci când calculele rămân pe unitatea optică, ceea ce face din transferul de date o constrângere esențială pentru proiectare. Sistemul analogic convertește datele la o precizie de 16 biți și trebuie să țină cont de zgomotul fotodetectoarelor; pentru rezultate mai precise, sarcinile complexe trebuie împărțite în mai multe operații și sunt necesare instrumente software mai sofisticate. Cercetătorii LRZ au estimat că cipurile ar putea fi pregătite pentru implementarea în clustere de IA după încă unul sau două cicluri de dezvoltare.

Programul-pilot le oferă acum clienților posibilitatea de a verifica direct aceste aspecte: măsura în care avantajele raportate se confirmă în sarcini de lucru reale, în condițiile constrângerilor legate de transferul de date și de software, va determina locul coprocesării fotonice alături de CPU-uri și GPU-uri în infrastructurile de IA pentru producție.