MN-Coreを発表。MN-Coreを発表。MN-Coreを発表。(エムエヌ・コア)を発表します。2018において、MN-Coreチップ、ボード、サーバーなど、PFNが独自開発した深層学習向けのハードウェアを展示します。(TM)(チェイナー)の開発や、研究開発を支える大規模GPUクラスターMN-1(エムエヌ・ワン)、MN-1b(エムエヌ・ワン・ビー)の構築を進めてきました。これらを活用した大規模な分散深層学習により、自動運転、ロボットの高度化、がん診断などの分野で研究開発を加速させ、実用化に向けた取り組みを強化しています。現在PFNでは、深層学習の「学習」フェーズの高速化に向け、深層学習の特徴である「行列演算」に最適化した専用チップMN-Coreを開発しています。TFLOPS/W(半精度)を実現できる見込みです。最小限の機能に特化することで、コストを抑えながら、深層学習における実効性能を高めることが可能です。1.0(半精度)https://projects.preferred.jp/mn-core/今後、より複雑な未解決課題に取り組んでいくには、深層学習の学習済みモデルの精度と演算速度をさらに向上させる必要があり、継続的な計算資源の確保と効率化が重要になります。PFNでは、2020年春の稼働に向け、MN-Coreによる新しい大規模クラスターMN-3を構築する予定です。EFLOPSまで拡大することを目標にしています。GPU;GPUによる汎用計算)を組み合わせて利用することで、より効率的な計算環境の構築を目指します。PFNは、深層学習フレームワークChainerにおいて、MN-Coreをバックエンドとして選択できるように開発を進め、ソフトウェアとハードウェア両方向からのアプローチにより、深層学習によるイノベーションを推進していきます。2018のPFNブースに展示します。Networksの日本国およびその他の国における商標または登録商標です。プライベート・スーパーコンピュータ「MN-1b」を7月に稼働Contactお問い合わせはこちらまで。MN-Coreを発表。