Q.ANT, IONOS Bare Metal Üzerinde Fotonik Yapay Zekâ Donanımı Pilot Programını Başlatıyor

Q.ANT, 9 Kasım 2026’da yaptığı açıklamada, seçilen başvuru sahiplerinin ticari kullanım alanlarını belirlemeyi amaçlayan ücretsiz ve kapalı beta pilot programı kapsamında, Almanya’daki özel IONOS fiziksel sunucuları üzerinden ikinci nesil fotonik işlemcisinde kendi yapay zekâ iş yüklerini test edebileceğini duyurdu.

Program, somut bir kullanım senaryosu olan ve fiziksel sunucuyu bağımsız olarak yönetebilecek yeterli uzmanlığa sahip katılımcılarla sınırlı. IONOS her sistemi elle kuruyor; SSH üzerinden root erişimi ve isteğe bağlı KVM konsolu sağlıyor. Pilot belgelerinde, ISO 27001 sertifikalı Almanya’daki barındırma hizmetinin GDPR veri koruma rejimine uygun olduğu ve AB içinde egemenlik koşullarını karşıladığı belirtiliyor.

Simülasyondan Fiziksel Fotonik Donanıma

Pilot program, Q.ANT’nin 23 Eylül 2026’da açık kaynaklı yazılım geliştirme kitini kullanıma sunarak başlattığı geliştirme sürecini ileri taşıyor. Bu sürümde C ve Python için programlama arayüzleri, örnek uygulamalar, belgeler ve CPU tabanlı bir simülasyon arka ucu yer alıyordu; yeni program, onaylanan kullanıcıların bu uygulamaları fiziksel Yerel İşlem Birimlerine (NPU’lara) taşımasına olanak tanıyor. Q.ANT sürücüleri, yazılım yığınını ve PyTorch entegrasyonunu sağlıyor; model ve çerçeve uyumluluğu ise katılımcıların programa katılım sürecinde belirleniyor.

NPU, doğrusal olmayan işlevleri geleneksel transistör tabanlı yongalarda uzun dijital işlem dizilerine bölmek yerine doğrudan optik alanda yürütüyor. Q.ANT, bu yaklaşımın daha az parametre, işlem ve kaynak kullanarak benzer veya daha iyi sonuçlar sağlayabileceğini belirtiyor. Kabul edilen iş yükleri; endüstriyel görüntü işleme, zaman serisi tahmini, bilimsel simülasyon ve robotik çalışmalarının yanı sıra büyük dil modeli ve temel model çıkarımını, fiziksel yapay zekâyı ve dünya modellerini kapsıyor.

Q.ANT’nin pilot programı sayfasında, aynı doğruluk düzeyinde görüntü işleme için %40, zaman serisi tahmini içinse %65 daha az parametre gerektiği bildiriliyor. Kapalı beta, bu sonuçları kullanıcıların kendi verileri ve yazılımlarıyla sınamak üzere tasarlandı. Bu geniş iş yükü yelpazesi, Q.ANT’nin optik doğrusal olmayan işlemenin ilk araştırma uygulamalarının ötesinde hangi alanlarda yararlı olduğunu belirlemesine imkân tanıyor.

Ticari Kullanıma Yönelik Yapılandırılmış Değerlendirme

Başvuruların incelenmesi ve görüntülü görüşmenin ardından katılımcılara eğitim materyalleri, kod örnekleri ve belgeler sunuluyor; sonrasında iş yükleri gözden geçiriliyor ve testin odağı buna göre ayarlanıyor. Son aşamadaki bir atölye çalışmasında enerji ve performans ölçütleri, üretime uygunluk ve olası bir sonraki aşama ele alınıyor. Katılımcılar iş yüklerinin, verilerinin ve sonuçlarının sahipliğini koruyor; bunlar gizli tutuluyor. Görüşmelerden elde edilen yalnızca toplulaştırılmış ve anonimleştirilmiş içgörüler işlemci ve platform geliştirme çalışmalarında kullanılıyor.

Pilot program, IONOS’u Q.ANT’nin Yerel İşlem Sunucusu’nun ilk ticari müşterisi yapan 19 Mayıs 2026 tarihli ticari anlaşmanın ardından geldi. Q.ANT, NPU’yu GPU’ların yerini bütünüyle alacak bir ürün olarak değil, belirli yapay zekâ iş yüklerinde CPU’ların ve GPU’ların yanında çalışan bir yardımcı işlemci olarak konumlandırıyor. Dolayısıyla kapalı beta, ortaklığı başlatmak yerine mevcut ticari ilişkiye müşterilerin kendi testlerini yürüttüğü bir değerlendirme aşaması ekliyor.

Bağımsız Testler Kazanımları ve Sınırlamaları Ortaya Koyuyor

Leibniz Süperbilgisayar Merkezi’nin 21 Nisan 2026 tarihli değerlendirmesi ayrı bir karşılaştırma noktası sunuyor. LRZ, her iki NPU neslini yapay zekâ ve yüksek başarımlı hesaplama (HPC) görevlerinde test etti. Merkez, en iyi durumda ikinci nesil yongaların 50 kata kadar daha hızlı çalıştığını ve evrişimli sinir ağı kullanılarak yapılan görüntü tanımada 25 kat hızlanma sağlandığını bildirdi. Tipik HPC iş yüklerinde güç tüketimi, hesaplama karmaşıklığına bağlı olarak birinci nesilden ikinci nesle geçişte yaklaşık %50 ila %84 azaldı.

Değerlendirmede pilot program açısından önemli sınırlamalar da belirlendi. Yardımcı işlemciler her işlemi optik olarak gerçekleştiremiyor ve klasik işlemcilerle sürekli veri alışverişi yapmak zorunda. Hesaplamalar optik birimde kaldığında enerji verimliliği en yüksek düzeye çıkıyor; bu nedenle veri aktarımı, tasarımın temel kısıtlarından biri. Analog sistem verileri 16 bit hassasiyetle dönüştürüyor ve fotodedektör gürültüsünü hesaba katmak gerekiyor. Daha hassas sonuçlar için karmaşık görevlerin birden fazla işleme bölünmesi ve daha gelişmiş yazılım araçlarının kullanılması gerekiyor. LRZ araştırmacıları, yongaların yapay zekâ kümelerinde kullanıma hazır hâle gelmesinin bir veya iki geliştirme döngüsü daha alabileceğini tahmin etti.

Pilot program, şimdi bu soruları müşterilerin değerlendirmesine sunuyor: bildirilen kazanımların gerçek iş yükleri, veri aktarımı ve yazılım kısıtlamaları altında da geçerli olup olmayacağı, fotonik yardımcı işlemenin üretim ortamındaki yapay zekâ altyapısında CPU’ların ve GPU’ların yanında nasıl bir yere sahip olacağını belirleyecek.