光芯片，卷土重来

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在莱布尼茨超级计算中心安装第一个光子处理器一年后，Q.ANT 带着更加雄心勃勃的计划卷土重来。

该公司推出了第二代原生处理单元（NPU：Native Processing Unit），这款设备的设计目的不仅在于加速人工智能工作负载，更在于重新思考其背后的数学和能量模型。第一代NPU证明了光可以作为一种实用的计算介质，而第二代NPU则展现了光子架构一旦摆脱晶体管尺寸限制后，能够以惊人的速度发展。

新一代产品最突出的改进在于：原生非线性光处理。Q.ANT 的 NPU 2 突破了第一代芯片支持的线性光子运算限制，能够执行通常需要深层数字计算才能实现的神经网络功能。

这种转变提高了精度，减少了参数数量，并降低了训练深度，从而优化了当今人工智能加速的关键指标。该系统集成在一个 19 英寸服务器中，配备多个 NPU、x86 主机和标准 PCIe 接口，可直接安装到高性能计算 (HPC) 和数据中心机架中，无需对现有工作流程进行任何改动。

第一代 Q.ANT 处理器能够利用光进行高精度线性代数运算，显著提升推理工作负载的效率。NPU 2则在此基础上增加了一个重新设计的非线性核心，该核心配备了一个模拟光学单元，能够以单次光学运算处理类似激活函数的运算。

这项能力是大多数现代人工智能模型的核心，而直接在光子领域支持这项能力则能显著扩展可加速算法的范围。Q.ANT 报告称，增强的非线性模块使网络能够以更少的参数和更低的计算深度实现更高的精度，尤其是在图像学习和基于物理的任务中。

该公司的平台仍然以薄膜铌酸锂光子芯片为核心，该芯片以低光损耗和快速开关而著称，但第二代产品在此基础上进行了扩展，提升了模拟性能。第二代NPU 通过在光子电路内部执行非线性运算，避免了反复将运算任务返回给电子元件。这减少了瓶颈，提高了速度，尤其对于严重依赖非线性行为的人工智能模型而言，例如图像识别、运动规划或基于物理定律的模拟。

此次第二代NPU 不再以独立PCIe卡的形式推出，而是封装成一个完整的19英寸机架式服务器。每个机箱都包含多个第二代NPU、一个集成x86主机处理器和一个Linux操作系统。

在短短两年内，Q.ANT 的 NPU 的性能进步就赶上了标准数字处理器过去 30 年的性能进步

Q.ANT 的 C、C++ 和 Python API 与现有的高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 框架保持兼容，同时其光子算法库 (Q.PAL) 提供针对光学硬件优化的非线性函数。对于开发者而言，关键的转变不在于接口，而在于底层计算模型：以往需要庞大而复杂的架构才能实现的算法，现在可以在光子基底上更高效地重新表达。

如今，人工智能模型正不断挑战GPU功耗、散热基础设施和内存传输的物理极限。NPU 2则以不同的方式应对这些限制：它以极低的能耗执行运算，几乎不产生热量，并大幅减少了通常用于数据传输的能量消耗。

因此，Q.ANT 声称其能耗最多可降低 30 倍，针对特定 AI 和 HPC 工作负载的性能最高可提升 50 倍。由于光子运算具有极高的带宽，并且可以同时处理多个波长，因此 NPU 2 可以处理传统数字流水线无法处理的数据流。

视觉系统很可能率先受益。在质量检测、机器人和物流领域，如今的非线性模型通常需要成排的GPU才能达到实时性能。如果能在光子处理器上运行这些模型，并且功耗大幅降低，那么在边缘部署更智能的视觉系统就成为可能。

这同样适用于科学计算工作负载。材料研究、气候模拟、聚变研究或药物研发中使用的基于物理的模型，都受益于NPU能够以光学方式而非数字方式运行非线性步骤。在2025年超级计算大会上，Q.ANT将展示一个演示，该演示使用小型非线性网络在几秒钟内即可学习图像，这显著表明该平台正以惊人的速度超越其早期原型。

凭借其第二代NPU，Q.ANT正将光子计算从一个充满前景的概念发展成为一个快速演进的平台。从光加速到全非线性光子处理的全新技术飞跃，扩展了硬件可支持的算法范围，而即插即用的服务器设计则降低了数据中心部署的门槛。如果早期结果属实，第二代NPU 将带来显著的技术进步，其光子架构的扩展速度将远超传统的CMOS架构，这有望为人工智能和高性能计算系统开辟一条新的发展道路。

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https://www.allaboutcircuits.com/news/q.ants-new-photonic-processor-pushes-ai-and-hpc-beyond-silicons-limits/

（来源：编译自allaboutcircuits）

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