El fabricante ha presentado el Q.ANT NPU 2, una arquitectura fotónica diseñada para ejecutar matemática no lineal directamente en procesamiento óptico, un enfoque que busca superar las limitaciones térmicas y energéticas de los chips basados en silicio CMOS. La compañía asegura que este diseño aporta mejoras sustanciales en eficiencia energética, latencia, ancho de banda y cálculo no lineal para modelos avanzados de IA generativa, robótica, visión artificial y simulación física. Según la dirección de la empresa, “la industria necesita procesadores capaces de saltar más allá de las mejoras incrementales del cómputo digital tradicional”, reflejando el foco de una arquitectura pensada para cargas complejas donde las GPUs convencionales empiezan a mostrar límites.
La compañía enfatiza que la aceleración óptica permite reducir el consumo hasta 30 veces y elevar el rendimiento en ciertos pipelines multimodales hasta 50 veces, gracias a una combinación de computación analógica en luz, bloques no lineales dedicados y un flujo que evita gran parte de la disipación térmica típica del silicio. Este enfoque convierte al NPU 2 en una plataforma orientada a sectores donde el coste energético, la densidad de cómputo y la capacidad escalar marcan el ritmo de adopción de modelos avanzados.
Arquitectura fotónica: un salto frente al escalado CMOS tradicional
El NPU 2 introduce unidades fotónicas optimizadas para modelos no lineales, ejecutando funciones complejas en un único paso óptico que reduciría la necesidad de miles de transistores. Esto permite reducir profundidad de entrenamiento, minimizar parámetros, aumentar la precisión estructural en tareas de clasificación de imágenes y acelerar entornos donde la inferencia física exige coherencia matemática. La compañía explica que “lo que ha tardado una década en alcanzarse con cómputo digital se ha logrado en un año mediante fotónica”, marcando una diferencia notable en velocidad de iteración y madurez del pipeline.
El procesador llegará también integrado en un servidor 19 pulgadas con host x86, Linux, y APIs en C/C++ y Python, facilitando su incorporación como acelerador óptico en entornos con GPUs, CPUs y cargas híbridas. Esta integración busca que la arquitectura fotónica conviva con plataformas tradicionales, facilitando el acceso a HPC, cloud y sistemas industriales sin necesidad de rediseñar las infraestructuras existentes.
Demostración en SC25: IA basada en luz con menor complejidad y mayor precisión
En el evento Supercomputing 2025, el NPU 2 ejecutará demostraciones de aprendizaje de imágenes mediante la librería Q.PAL, centrada en algoritmos no lineales adaptados a fotónica. La demo mostrará cómo los procesadores ópticos logran más precisión con menos parámetros y menos operaciones, reduciendo la carga energética respecto a sistemas basados en CPU. Este enfoque abre la puerta a modelos híbridos que mezclan razonamiento estadístico con modelado físico, fundamentales para optimización avanzada, descubrimiento científico, diseño de materiales y sistemas de visión industrial más económicos.
En sectores como la logística, inspección, automatización y fabricación, la ejecución de redes neuronales no lineales mediante fotónica promete reducir drásticamente el coste operativo, permitiendo detección de defectos, seguimiento de objetos y control de inventarios con una huella energética mínima. Esto aporta ventajas directas en entornos donde los sistemas basados en GPU resultan demasiado costosos o caloríferos.
Despliegue y disponibilidad
Los servidores equipados con el NPU 2 ya pueden reservarse y comenzarán a enviarse durante la primera mitad de 2026, en un formato rack-ready orientado a centros de datos que requieren acelerar IA, HPC y simulación física manteniendo un consumo extremadamente reducido. Con esta generación, Q.ANT busca consolidar la computación fotónica como eje central de la próxima ola de aceleradores energéticamente eficientes.
Vía: TechPowerUp
