[市場動向]

2022年12月14日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　Preferred Networks（PFN）は、ディープラーニング（深層学習）プロセッサの新版「MN-Core 2」（設計プロセス：7nm）を開発した。従来版「MN-Core」（設計プロセス：12nm）と比較して、ラックあたり演算性能が約3倍、ワット（消費電力）あたり演算性能（GFLOPS/W）が約33%向上している（写真1、図1）。

写真1：MN-Core 2の外観（出典：Preferred Networks）
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図1：MN-Core 2とMN-Coreの比較。ラックあたり演算性能が約3倍、ワットあたり演算性能が約33%向上している（出典：Preferred Networks）

　すでに、画像認識や材料探索など、PFNの実用的なワークロードにおいてMN-Core 2の動作確認が完了。現在、MN-Core 2の量産化を進めている。2024年度中の稼働に向けて、MN-Core 2を搭載したスーパーコンピュータ「MN-4」を構築する予定である。

　ディープラーニング（深層学習）モデルのより高い精度と演算速度を求める需要に応えるべく、ディープラーニングのワークロードに向いたMN-Coreの後継機として、より小型で、ワットあたり演算性能が高いMN-Core 2を開発した。

　PFNは、MN-Coreを搭載したスパコン「MN-3」（写真2）を、2020年から稼働させている。MN-3は、スパコンの省電力性能ランキング「Green500」において世界1位を3回（2020年6月、2021年6月、2021年11月）獲得している（関連記事：Preferred Networksのスパコン「MN-3」が電力当たり性能の「Green500」で3度目の1位に）。

写真2：Preferred Networksのスパコン「MN-3」の外観（出典：Preferred Networks）

　2023年春を目途に、PFNのパートナー企業に向けて、MN-3の計算資源の提供を開始する。将来的には、MN-Coreシリーズをクラウドサービスとして提供し、ユーザーを拡大していく予定である。