Preferred Networks（PFN）は2019年5月16日、オープンソースのディープラーニング（深層学習）フレームワーク「Chainer（チェイナー）」と汎用配列計算ライブラリ「CuPy（クーパイ）」のメジャーアップデート版となる「v6」をリリースした。Chainer v6では、Chainer v5までのコードをほとんど変更することなくそのまま動作させられる。
Chainer（チェイナー）は、ディープラーニング（深層学習）のためのフレームワーク（ソフトウェア開発ライブラリ）である。Python言語向けのライブラリであり、PFNが開発してオープンソースとして公開している（図1）。
図1：Chainerのロゴ（出典：Preferred Networks）Chainerの新版（v6）では、ChainerのC++実装版であるChainerXを統合した。ChainerXは、Pythonで実装していた部分をC++に置き換えたものであり、Pythonよりも高速にモデルを実行できるほか、Pythonが無い環境でも実行できる。
ChainerXでは、ChainerXの配列をNumPyやCuPyの配列と同じように使える互換レイヤーを実装した。これにより、自動微分をC++によって高速に実行できる。
混合精度学習のサポートも強化した。デフォルトデータ型として、新たにmixed16を追加した。単精度と半精度の演算を組み合わせた訓練を、透過的に実行できるようにした。
FunctionやLinkのテストツールを追加した。最小限のコードから、順伝播、逆伝播、2回微分のユニットテストを生成する。
