Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の
Preferred Networks、深層学習の学習速度において世界最速を実現 - 株式会社Preferred Networks
大規模な並列コンピュータを活用し、分散学習パッケージChainerMNでImageNetの学習を15分で完了 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、大規模な並列コンピュータ「MN-1※1」を活用し、深層学習（ディープラーニング）の学習速度において世界最速を実現しました。 深層学習モデルの精度を向上させるため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増加し、それにともなって計算時間も増大しています。1回の学習に数週間かかることも稀ではありません。複数のコンピュータを連携させて学習を高速化することは、新たなアイディアの試行錯誤や検証に要する時間を圧縮し、素早く研究成果をあげていくために非常に重要です。 一方で、複数のコンピュータを使った並列分散学習においては、通常、GPU数を増やすほどバッチサ
Preferred Networks、民間企業の計算環境として 国内最大級のプライベート・スーパーコンピュータを9月から稼働 - 株式会社Preferred Networks
NTT Comグループのマルチノード型GPUプラットフォームを採用 株式会社Preferred Networks(本社：東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者：西川 徹、以下：PFN)は、自動運転技術やがん診断をはじめとした深層学習(ディープラーニング)などの研究開発用プライベート・スーパーコンピュータを、2017年9月より稼働しました。このスーパーコンピュータは、NTTコミュニケーションズ株式会社(本社：東京都千代田区、代表取締役社長：庄司 哲也、以下：NTT Com)と株式会社NTTPCコミュニケーションズ(本社：東京都港区、代表取締役社長：田中 基夫、以下：NTTPC)の高速演算処理(GPU)プラットフォームを採用し、計算ノードにはNVIDIA(R)製 Tesla(R) P100 GPUを1,024基搭載しています。民間企業のプライベートな計算環境としては、国内最大級となりま
Preferred Networks、トヨタ自動車から約105億円の資金調達 モビリティ分野でAI技術の共同研究・開発を加速 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、トヨタ自動車株式会社（本社：愛知県豊田市、社長：豊田 章男、以下、トヨタ）と自動運転技術など、モビリティ事業分野におけるAI（人工知能）技術の共同研究･開発を加速させるため、トヨタから約105億円の追加出資を受けることで合意しました。PFNが第三者割当増資により発行する株式をトヨタが引き受けます。これにより、トヨタはPFNの外部筆頭株主となります。 PFNとトヨタは、2014年10月から共同研究・開発を開始し、関係強化を目的に2015年12月、トヨタがPFNに10億円を出資しています。 これまで両社で実施した、物体認識技術や車両情報の解析技術などの共同研究・開発を通じ、PFNが持つ世界トップレベルの知能化関連技術（機械学習、深層学習、ビッグデータ処理等）は、自動運転
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