Guillem Alsina Gonzàlez
La aceleración de la inteligencia artificial y de la computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) está chocando con límites físicos y operativos cada vez más visibles en los centros de datos. Q.ANT sitúa el problema en el consumo de energía, el calor y los requisitos asociados de refrigeración, y enmarca su propuesta como una alternativa a la computación digital tradicional basada en silicio.
La compañía ha comunicado la disponibilidad de su procesador de nueva generación, el Q.ANT NPU 2, que amplía sus capacidades de procesamiento no lineal. En términos sencillos, “no lineal” se refiere a operaciones matemáticas que no siguen una proporcionalidad directa y que están muy presentes en modelos de IA, especialmente en redes neuronales y en tareas de simulación. La firma sostiene que su enfoque permite ejecutar este tipo de operaciones de forma nativa “en luz”, es decir, mediante procesamiento fotónico.
La empresa vincula este planteamiento a nuevas clases de aplicaciones, como la denominada “IA física” y la robótica avanzada, la visión por computador de nueva generación y la inteligencia industrial, así como la simulación basada en física y determinados escenarios de descubrimiento científico.
La propuesta parte de sustituir parte de la lógica basada en transistores y típica de los chips CMOS por computación analógica en un entorno fotónico. La idea es que la luz puede ejecutar ciertas funciones complejas en un único paso óptico, lo que en un chip convencional requeriría una gran cantidad de transistores.
En la práctica, esto se traduce en una promesa doble: menos calor generado y, por lo tanto, menos carga sobre los sistemas de refrigeración, y una ejecución más eficiente de determinadas operaciones asociadas a redes neuronales no lineales.
La compañía afirma que su arquitectura puede ofrecer hasta trenta veces menos consumo energético y hasta cincuenta veces más rendimiento en cargas complejas de IA y HPC frente a enfoques digitales. Desde Q.ANT subrayan que la refrigeración puede llegar a representar hasta el 40% del consumo energético total de un centro de datos, y sitúan ahí una parte relevante del margen de mejora si se consigue reducir el calor generado por el cómputo.
El anuncio también incluye un mensaje orientado al despliegue en entornos reales, ya que Q.ANT ofrece sus NPUs directamente en formato de solución de servidor de 19 pulgadas, con procesador host x86 y sistema operativo Linux. El objetivo es acercar la tecnología a arquitecturas ya implantadas, sin obligar a rediseñar por completo la plataforma.
La firma indica que su sistema se entrega como un servidor de clase centro de datos, concebido para integrarse con CPUs y GPUs existentes mediante PCIe, y con interfaces de programación para C/C++ y Python. En la práctica, esto apunta a un modelo de adopción gradual, en el que el procesamiento fotónico se incorpore como acelerador para partes concretas de la carga de trabajo.
En la misma línea, se destaca que la segunda generación incorpora unidades analógicas optimizadas para modelos no lineales, con el objetivo de reducir el número de parámetros necesarios y la profundidad de entrenamiento, al mismo tiempo que busca mejorar la precisión en aprendizaje y clasificación de imágenes y en simulación física.
En el plano de la validación pública, Q.ANT ha indicado que presentará su NPU 2 en Supercomputing 2025, en San Luis (Misuri, Estados Unidos), entre el 17 y el 21 de noviembre. En este marco, la firma prevé ejecutar una demostración en vivo de aprendizaje de imágenes basada en IA, apoyada en su Photonic Algorithm Library (Q.PAL), una librería que, según la compañía, agrupa algoritmos y funciones no lineales orientados a cargas complejas y se actualiza con optimizaciones para escenarios de procesamiento fotónico.
En cuanto a su disponibilidad comercial, desde la compañía indican que los servidores equipados con la NPU 2 ya se pueden pedir, con envíos a clientes previstos para la primera mitad de 2026. La firma presenta cada sistema como un servidor “llave en mano” preparado para su uso en centros de datos e integrable en infraestructuras HPC ya desplegadas.
