PFN、深層学習プロセッサ「MN-Core」を発表、2020年春に2EFLOPSの大規模クラスタを構築

2018年12月12日(水)日川佳三（IT Leaders編集部）

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Preferred Networks（PFN）は2018年12月12日、ディープラーニング（深層学習）の学習工程を高速化する用途に特化したプロセッサ「MN-Core」を発表した。消費電力あたりの半精度浮動小数点演算性能は1ワットあたり1TFLOPS（テラフロップス）を見込む。2020年春にはMN-Coreを搭載した大規模クラスター「MN-3」を構築する。MN-3の計算速度は、最終的に半精度で2EFLOPS（エクサフロップス、1秒に200京回の浮動小数点演算）まで拡大する。

　Preferred Networks（PFN）が開発するプロセッサ「MN-Core」は、ディープラーニング（深層学習）の学習工程を高速化する用途に特化したプロセッサである（写真1）。行列演算器を高密度に実装し、条件分岐がない完全SIMD動作をするシンプルなアーキテクチャとした。1つのパッケージは4ダイで構成し、ダイにつき512個、計2048個の行列演算ブロックを集積している。チップあたりのピーク性能は、深層学習でよく使う半精度浮動小数点演算で524TFLOPS（1秒あたり524兆回）。

写真1：ディープラーニング（深層学習）の学習工程を高速化する用途に特化したプロセッサ「MN-Core」の外観（出典：Preferred Networks）
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　特徴は、電力性能（消費電力あたりの演算性能）を高めたことである（表1）。半精度浮動小数点演算において、世界最高クラスの1ワットあたり1TFLOPS（1秒あたり1兆回）を実現できる見込みとしている。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ある（関連記事：ディープラーニングでデバイスの制御にまで踏み込む─Preferred Networksが事業を説明）

表1：MN-Coreチップのスペック（出典：Preferred Networks）
製造プロセス	TSMC 12nm
消費電力（ワット、予測値）	500
ピーク性能（TFLOPS）	32.8（倍精度） 131（単精度） 524（半精度）
電力性能（TFLOPS/ワット、予測値)	0.066（倍精度） 0.26（単精度） 1.0（半精度）

●Next：MN-Coreの提供形態と今後の拡張計画

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