Q.ANT mở chương trình thử nghiệm phần cứng AI quang tử trên máy chủ bare metal của IONOS

Q.ANT thông báo vào ngày 9 tháng 11 năm 2026 rằng những ứng viên được chọn có thể thử nghiệm các tác vụ AI của riêng mình trên bộ xử lý quang tử thế hệ thứ hai của hãng thông qua các máy chủ bare metal chuyên dụng của IONOS tại Đức. Chương trình thử nghiệm beta kín miễn phí này nhằm xác định các ứng dụng thương mại.

Chương trình chỉ dành cho những người tham gia có trường hợp sử dụng cụ thể và đủ chuyên môn để tự quản trị máy chủ bare metal. IONOS tự cấu hình từng hệ thống, cung cấp quyền truy cập root qua SSH và tùy chọn bảng điều khiển KVM. Tài liệu chương trình thử nghiệm mô tả dịch vụ lưu trữ tại Đức được chứng nhận ISO 27001 là tuân thủ chế độ bảo vệ dữ liệu GDPR và bảo đảm chủ quyền trong EU.

Từ mô phỏng đến phần cứng quang tử thực tế

Chương trình thử nghiệm tiếp nối lộ trình phát triển mà Q.ANT khởi đầu với bộ công cụ phát triển phần mềm mã nguồn mở vào ngày 23 tháng 9 năm 2026. Bản phát hành đó cung cấp giao diện lập trình cho C và Python, các ứng dụng mẫu, tài liệu hướng dẫn và một hệ thống mô phỏng chạy trên CPU; chương trình mới cho phép người dùng được phê duyệt chuyển các ứng dụng này sang các đơn vị xử lý vật lý (NPU). Q.ANT cung cấp trình điều khiển, ngăn xếp phần mềm và khả năng tích hợp PyTorch; khả năng tương thích với mô hình và khung phần mềm sẽ được xác định trong quá trình tiếp nhận.

NPU thực thi các hàm phi tuyến trực tiếp trong miền quang học, thay vì phân rã chúng thành những chuỗi dài gồm các bước số trên chip thông thường dựa trên bóng bán dẫn. Q.ANT cho biết phương pháp này có thể mang lại kết quả tương đương hoặc tốt hơn với ít tham số, phép toán và tài nguyên hơn. Các tác vụ được chấp nhận bao gồm thị giác công nghiệp, dự báo chuỗi thời gian, mô phỏng khoa học và robot, cũng như suy luận mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình nền tảng, AI vật lý và mô hình thế giới.

Trang chương trình thử nghiệm của Q.ANT cho biết số tham số giảm 40% trong xử lý hình ảnh và 65% trong dự đoán chuỗi thời gian mà vẫn giữ nguyên độ chính xác; chương trình beta kín được thiết kế để kiểm chứng những kết quả này bằng dữ liệu và phần mềm của chính người dùng. Phạm vi tác vụ đa dạng đó giúp Q.ANT xác định những lĩnh vực mà xử lý phi tuyến quang học có ích, vượt ra ngoài các ứng dụng nghiên cứu ban đầu của hãng.

Đánh giá có cấu trúc cho mục đích thương mại

Sau khi xem xét đơn đăng ký và tổ chức cuộc gọi video, người tham gia sẽ nhận được hướng dẫn, mẫu mã và tài liệu, sau đó là các buổi đánh giá tác vụ và điều chỉnh trọng tâm thử nghiệm. Hội thảo cuối cùng xem xét các chỉ số năng lượng và hiệu năng, mức độ phù hợp để đưa vào sản xuất và khả năng triển khai giai đoạn tiếp theo. Người tham gia vẫn sở hữu các tác vụ, dữ liệu và kết quả của mình; những nội dung này được giữ bí mật. Chỉ các thông tin chi tiết được tổng hợp và ẩn danh từ những cuộc thảo luận mới được sử dụng để phát triển bộ xử lý và nền tảng.

Chương trình thử nghiệm tiếp nối thỏa thuận thương mại ngày 19 tháng 5 năm 2026, theo đó IONOS trở thành khách hàng thương mại đầu tiên của Q.ANT đối với Native Processing Server. Q.ANT định vị NPU là bộ xử lý đồng hành cho một số tác vụ AI nhất định bên cạnh CPU và GPU, chứ không phải sản phẩm thay thế hoàn toàn GPU. Vì vậy, chương trình beta kín bổ sung hoạt động đánh giá do khách hàng thực hiện vào mối quan hệ thương mại hiện có, thay vì khởi tạo quan hệ hợp tác này.

Các thử nghiệm độc lập cho thấy lợi ích và hạn chế

Đánh giá ngày 21 tháng 4 năm 2026 của Trung tâm Siêu máy tính Leibniz cung cấp một nguồn tham chiếu độc lập. LRZ đã thử nghiệm cả hai thế hệ NPU trên các tác vụ AI và điện toán hiệu năng cao (HPC), đồng thời báo cáo rằng trong trường hợp tốt nhất, chip thế hệ thứ hai chạy nhanh hơn tới 50 lần; riêng tác vụ nhận dạng hình ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập đạt tốc độ xử lý nhanh hơn gấp 25 lần. Tùy theo độ phức tạp tính toán, mức tiêu thụ điện năng của các tác vụ HPC điển hình giảm khoảng 50% đến 84% từ thế hệ thứ nhất sang thế hệ thứ hai.

Đánh giá cũng chỉ ra những hạn chế liên quan đến chương trình thử nghiệm. Các bộ xử lý đồng hành không thể thực hiện mọi phép toán bằng quang học và phải liên tục trao đổi dữ liệu với bộ xử lý truyền thống. Hiệu quả năng lượng cao nhất khi phép tính được thực hiện trên bộ xử lý quang học, do đó việc truyền dữ liệu là một giới hạn thiết kế trọng yếu. Hệ thống tương tự chuyển đổi dữ liệu với độ chính xác 16 bit và phải tính đến nhiễu của bộ tách sóng quang; để đạt kết quả chính xác hơn, cần chia các tác vụ phức tạp thành nhiều phép toán và sử dụng các công cụ phần mềm tinh vi hơn. Các nhà nghiên cứu LRZ ước tính rằng chip có thể sẵn sàng được triển khai trong cụm AI sau một hoặc hai chu kỳ phát triển nữa.

Chương trình thử nghiệm hiện đặt những câu hỏi đó vào tay khách hàng: liệu các mức tăng hiệu năng được báo cáo có duy trì được với tác vụ thực tế, trong điều kiện truyền dữ liệu và những giới hạn của phần mềm hay không sẽ quyết định vị trí phù hợp của xử lý đồng hành quang tử bên cạnh CPU và GPU trong hạ tầng AI sản xuất.