全4793文字
PR
本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
［画像のクリックで別ページへ］

　2020年6月、International Supercomputing Conference （ISC 2020）で発表されたスーパーコンピュータの世界ランキングにおいて、著者が所属するPreferred Networks（PFN）のスーパーコンピュータMN-3が電力あたりの演算性能（省電力性能）を競うGreen500において1位を獲得した（図1）。

　また、同時に発表された他の計算性能を競うTOP500など4部門では理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」が1位を獲得し、全部門を日本発のスーパーコンピュータが独占することとなった。

著者の岡野原大輔氏
著者の岡野原大輔氏
[画像のクリックで拡大表示]

　MN-3は深層学習向けアクセラレーターMN-Coreを内部で使っており、PFNが2018年12月にSEMICON Japan 2018で発表して以来、実装、検証を進めていたものである。

　本稿では、なぜ深層学習向けアクセラレーターの開発が進められているか、MN-3はどのような特徴があるのかについて解説していく。

図1　PFNのスーパーコンピュータ「MN-3」の外観
図1　PFNのスーパーコンピュータ「MN-3」の外観
2020年5月から稼働している。（写真：PFN）
[画像のクリックで拡大表示]

計算性能の向上がAIを進化させる

　本連載 AI最前線の第46回「強化学習の創始者が投げかけたAI研究の苦い教訓」でも紹介したように、計算性能の向上とAIの進化は密接な関係にある。AIの進化において最も重要な貢献を果たしてきたのが計算性能の改善といっても過言ではない。