文章核心观点 - Q.ANT公司推出了第二代原生光子处理单元，实现了从光加速到全非线性光子处理的技术飞跃，旨在突破传统硅基芯片在人工智能和高性能计算领域的物理与能耗限制 [1][7] - 第二代NPU通过原生非线性光处理能力，显著提升了AI模型的精度与效率，同时大幅降低了能耗和热量产生，为边缘计算和科学计算等场景提供了新的硬件路径 [1][4][6] - 该技术以即插即用的服务器形式交付，兼容现有数据中心基础设施，有望快速部署并支持广泛的AI与HPC算法，展示了光子计算架构超越传统CMOS发展速度的潜力 [1][7] 技术演进与产品迭代 - 第一代NPU证明了光可作为实用的计算介质，专注于利用光进行高精度线性代数运算以提升推理效率 [1][2] - 第二代NPU的核心突破在于增加了重新设计的非线性光学核心，能够以单次光学运算处理类似神经网络激活函数的运算，突破了第一代仅支持线性运算的限制 [1][2] - 技术平台核心仍为薄膜铌酸锂光子芯片，但第二代产品扩展并提升了模拟性能，通过在光子电路内部执行非线性运算，避免了与电子元件反复交换数据带来的瓶颈 [2] - 在短短两年内，Q.ANT的NPU性能进步赶上了标准数字处理器过去30年的发展 [4] 性能优势与关键技术指标 - 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 [6] - 光子运算具有极高带宽，并可同时处理多个波长，能够处理传统数字流水线无法处理的数据流 [6] - 增强的非线性模块使神经网络能够以更少的参数、更低的计算深度实现更高的精度，尤其在图像学习和基于物理的任务中表现显著 [2] - 系统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 [4] 产品形态与系统集成 - 第二代产品不再以独立PCIe卡形式推出，而是封装成完整的19英寸机架式服务器，可直接安装到HPC和数据中心机架 [1][2] - 每个服务器机箱包含多个第二代NPU、一个集成x86主机处理器和Linux操作系统，无需对现有工作流程进行改动 [1][2] - 提供C、C++和Python API，与现有HPC和AI框架保持兼容，同时其光子算法库提供针对光学硬件优化的非线性函数 [4] 应用场景与市场潜力 - 视觉系统（如质量检测、机器人和物流）有望率先受益，光子处理器可使更智能的视觉系统以更低功耗在边缘部署成为可能 [6] - 科学计算工作负载（如材料研究、气候模拟、聚变研究或药物研发中使用的基于物理的模型）将受益于NPU能以光学方式运行非线性步骤 [6] - 公司将在2025年超级计算大会上展示演示，使用小型非线性网络在几秒钟内学习图像，表明平台正快速超越其早期原型 [6]