Q.ANT-მა სინათლეზე მომუშავე AI ჩიპების პროგრამული უზრუნველყოფის კომპლექტი ღია კოდად გამოუშვა

გერმანიის ქალაქ შტუტგარტში დაფუძნებული სტარტაპი Q.ANT პროცესორებს აშენებს, რომლებიც AI-ის მათემატიკის ნაწილს ელექტროენერგიის ნაცვლად სინათლით ასრულებს. ამ კვირაში Q.ANT-მა GitHub-ზე უფასო, ღია კოდის პროგრამული კომპლექტი გამოაქვეყნა: დეველოპერებს პროგრამების წერა და ტესტირება ჩვეულებრივ კომპიუტერზე შეუძლიათ, რეალურ ჩიპებზე კი მოგვიანებით გაუშვებენ.

რა შედის კომპლექტში

Q.ANT Native Computing Toolkit GitHub-ზე უფასოდაა ხელმისაწვდომი, ლიცენზია კი კომერციულ გამოყენებას იძლევა. მუშაობა Python-სა და C-შია შესაძლებელი. მთავარი ნაწილი სიმულატორია — ის ჩიპს ჩვეულებრივ კომპიუტერზე იმეორებს და Q.ANT-ის დრაივერებს არ საჭიროებს. პირველი ვერსია უკვე გაწვრთნილი მოდელების გაშვებაზეა ორიენტირებული: მაგალითები ხელნაწერ ციფრებს კითხულობს, ფოტოებზე ობიექტებს ამოიცნობს და ფორმებს გამოკვეთს; წვრთნა კვლავ CPU-სა და GPU-ზე მიმდინარეობს.

რატომ სინათლე

ფოტონიკური გამოთვლების მთავარი არგუმენტი ენერგიაა: AI ჩიპები ბევრ ენერგიას ხარჯავს მონაცემების მეხსიერებასა და პროცესორს შორის გადატანაზე. Q.ANT-ის ჩიპები მათემატიკის ნაწილს სინათლით ასრულებს — კოსინუსის მსგავსი ტალღური ფუნქციებით, რომლებსაც ჩვეულებრივი პროცესორები ციფრულად ითვლის. კომპანიის თქმით, ამ ფუნქციებზე აგებული მოდელები უკეთეს შედეგს ნაკლები პარამეტრით აღწევს — პატარა მოდელი, ნაკლები მონაცემთა გადაადგილება და ენერგია. კომპლექტში მოცემული შედარებები კომპანიისავე მონაცემებს ეყრდნობა.

„ეკოსისტემა მხოლოდ აპარატურით არ იქმნება, ის მაშინ იბადება, როცა პროგრამული ფენა ღიაა და სხვებს მასზე აშენება შეუძლიათ“, — განაცხადა Q.ANT-ის დამფუძნებელმა და CEO-მ Michael Förtsch-მა. მან გამოშვებას ფოტონიკური გამოთვლების ‚Linux-ის მომენტი' უწოდა.

NVIDIA-ს სტრატეგია, მაგრამ აპარატურის გარეშე

სვლა NVIDIA-ს ლოგიკას იმეორებს: კომპანიის უპირატესობა AI-ში ისევე ეყრდნობა CUDA-ს, რომლითაც დეველოპერები მის GPU-ებს აპროგრამებენ, როგორც თავად ჩიპებს. NVIDIA CUDA-ს თითქმის 20 წელია აშენებს; ბრიტანულ სტარტაპ Graphcore-საც ჰქონდა საკუთარი პროგრამული კომპლექტი, მაგრამ 2024 წელს ის SoftBank-მა მაინც იყიდა. Q.ANT-ის შემთხვევაში შემაფერხებელი აპარატურაა: ჩიპები რამდენიმე კვლევით ცენტრში მუშაობს, დანარჩენებს კი IONOS-ის ღრუბლოვან სერვისზე ან Q.ANT-ის ლოკალურ მოწყობილობაზე წვდომა „მომდევნო თვეებში“ დასჭირდებათ.

რიცხვები და დათქმები

Q.ANT-მა 2025 წლის ივლისში 62 მილიონი ევრო მოიზიდა; რაუნდს Cherry Ventures, UVC Partners და imec.xpand ხელმძღვანელობდა. მარტში კომპანიამ განაცხადა, რომ მეორე თაობის ჩიპები მიუნხენის მახლობლად, ლაიბნიცის სუპერკომპიუტერულ ცენტრში მუშაობდა. გამოქვეყნებული შედეგები ახალ ჩიპს წინასთან ადარებს: 50-ჯერ მეტი სიჩქარე AI მოდელების ძირითად მათემატიკაში და ექვსჯერ ნაკლები ენერგია ტიპურ ამოცანებზე — კომპანიისავე მონაცემებით. უფრო ფართო მტკიცება ენერგოეფექტურობის 30-მდე გაუმჯობესებაზე არ აკონკრეტებს, რასთან შედარებით. ჩიპების გახსნამდე დეველოპერებს მხოლოდ სიმულატორთან მუშაობა შეუძლიათ.