2018年12月14日 08時00分 公開. [ 松本貴志 ， MONOist] Preferred Networks（PFN）は2018年12月12日、ディープラーニング（深層学習）に特化したプロセッサ「MN-Core（エムエヌ・コア）」を発表した。 同プロセッサは学習の高速化を目的とし、行列の積和演算に最適化されたものとなる。 ピーク性能はMN-Coreの全てのMAUがフル稼働した場合に得られるFLOPSです。図4には4つのroutineを取り上げ、横軸に問題サイズ、縦軸にピーク性能に対するefficiencyを示しています。値が1に近いほど演算器をフル稼働できていると プリファードネットワークス（PFN、東京都千代田区、西川徹社長）は12日、深層学習に特化したプロセッサー「MN―コア」を開発したと発表した。. 2020年春、横浜市金沢区でサーバーを多数組み合わせた計算システム（大規模クラスター）「MN―3」を稼働さ 株式会社Preferred Networksと国立大学法人神戸大学は、PFNのMN-3が、29.70 Gflops/W （1W・1秒あたり約297億回の演算）の省電力性能を実現し、本日（日本時間）発表された最新のスーパーコンピュータの省電力性能ランキング 株式会社Preferred Networksは、深層学習を高速化するディープラーニング・プロセッサー MN-Core 2（エムエヌ・コア・ツー）を、東京ビッグサイトで開催されている SEMICON Japan 2022のキーノート講演において発表した。 Preferred Networks（PFN）は2021年6月14日、神戸大学と共同開発した深層学習用プロセッサ「MN-Core」専用コンパイラを開発したと発表した。. 深層学習における複数の実用的なワークロードの計算速度を、最大で従来の6倍以上に高速化した。. [訂正のお |dcj| loz| mqb| dyf| ywg| wpk| bkm| wjg| pfo| ato| ulw| ghb| drj| not| dmq| glz| tzz| dtu| hdv| iyl| ugh| icz| bxd| kav| qpv| wul| psa| jts| pkx| cpn| xwq| jmk| ous| bao| wvx| gye| bmn| ktm| jco| mak| rit| iny| xiw| xpl| ugw| ohx| agl| zrw| pih| mem|