国産AIスタートアップ・PFNが“生成AI向けプロセッサ”独自開発、2026年提供へ 「GPUの10倍高速で省電力」
AIスタートアップ・Preferred Networks（東京都千代田区、以下PFN）は11月15日、大大規模言語モデルなど生成AI向けの独自プロセッサ「MN-Core L1000」の開発を始めると発表した。生成AIの推論時に、GPUなどの既存プロセッサに比べ最大10倍の高速処理を目指す。提供予定は2026年。 PFNでは16年から、深層学習の特徴である行列演算に最適化した独自プロセッサ「MN-Core」シリーズの開発を神戸大学と共同で進めている。L1000ではこれに、「三次元積層DRAM」という最新技術を組み合わせる。 三次元積層DRAMは、演算器に対してメモリを垂直方向に積載することで、従来のハイエンドGPUが搭載するHBM（high bandwidth memory）と比べてもメモリ帯域幅を拡大できるという。近年のAIプロセッサで利用が広がるSRAM（static random ac
GPUに比べて最大15倍高速な市販CPU向けのディープラーニングアルゴリズムが開発される
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
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超弩級! 40万コア/1.2兆トランジスタ/46,225平方mmの深層学習用チップ
