深層学習に特化した「MN-Core」チップ、PFNが発表
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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