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» 2018年12月12日 20時43分 公開

深層学習に特化した「MN-Core」チップ、PFNが発表

Preferred Networksが深層学習の学習フェーズに特化した専用チップ「MN-Core」(エムエヌ・コア)を発表した。新しい大規模クラスタ「MN-3」を構築し、2020年春の稼働を目指す。

[ITmedia]

 Preferred Networksは12月12日、深層学習(ディープラーニング)の学習フェーズに特化した専用チップ「MN-Core」(エムエヌ・コア)を発表した。東京ビッグサイトで開催中の「SEMICON Japan 2018」で展示している。

「MN-Core」。製造プロセスは12ナノメートル、消費電力は500ワット(予測値)

 深層学習の特徴である行列演算に特化したチップ。ピーク性能は32.8T FLOPS(倍精度)、131T FLOPS(単精度)、524T FLOPS(半精度)。電力性能(消費電力あたりの演算性能)では、世界最高クラスの1ワットあたり1T FLOPS(半精度)を実現できる見込みという。「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」(同社)

 同社は、MN-Coreを使用した新しい大規模クラスタ「MN-3」を構築し、2020年春の稼働を目指す。MN-3は、1000ノードを超える専用サーバで構成され、計算速度は最終的に2E(エクサ)FLOPSまで拡大することを目標にしている。

「MN-3」のイメージ

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