「ディープラーニング(深層学習)の学習処理を劇的に高速化したい」(Preferred Networks)。

 2018年12月12日、Preferred Networks(PFN)は独自のAIチップ「MN-Core」の開発を表明した(関連記事1関連記事2発表資料)。狙いは深層学習の研究開発における競争力の強化にある。日進月歩で進むこの分野で先頭を走り続けるには、ディープラーニングが要求する膨大な計算処理を短時間で済ませ、次々に新しい試みを実行できる環境が不可欠だ。そのためにPFNは他社製をしのぐ性能の半導体の開発を決意した。以前から同社は業界標準といえる米NVIDIAのGPUを利用しており、今後も使い続ける計画だが、それだけでは不十分だと判断したという。

AIチップ「MN-Core」
左下にあるように4チップを配置して1パッケージ内に収め、右側のボードに実装する(白い部分がパッケージ)。
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MN-Coreのパッケージと搭載ボード
パッケージ(左下)の冷却には、ブロアファンと独自設計のヒートシンクを利用する(右上)。
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