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 Preferred Networks(PFN)は2018年12月12日、深層学習(ディープラーニング)に特化したプロセッサー「MN-Core (エムエヌ・コア)」を開発中であると発表した。深層学習で求められる行列演算に最適化した専用チップで、深層学習の学習フェーズを高速化するという。2020年春までの開発完了を目指す。製造は台湾積体電路製造(TSMC)に委託する。

MN-Coreの外観イメージ
MN-Coreの外観イメージ
(出所:Preferred Networks)
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 スペックとしては、半精度の浮動小数点演算速度がピーク性能で524TFLOPS、消費電力当たりの演算性能(電力性能)で1W当たり1TFLOPSを実現する見込みだ。PFNは電力性能で世界最高クラスを実現できるとしている。最小限の機能に特化して、高性能ながらもコストを抑えるという。

 2020年春に、MN-Coreを使って大規模クラスター「MN-3」を稼働させる。MN-3ではMN-CoreとGPGPU(General-Purpose GPU)を組み合わせ、効率的な計算環境の構築を目指す。