再計算を用いたMN-Core向けコンパイラの最適化 - Preferred Networks Research & Development

2023/09/26 9 users Development pfn 再計算 最適化 GPUメモリ

私がPFNに入ってから知った、もっとも好きな技術トピックの一つである、MN-Core™向け再計算のご紹介をします。再計算(recomputation、rematerializationやcheckpointingなどのキーワードで呼ばれることもあります)は、その名の通り同じ計算を複数回することで、GPUメモリを節約するために再計算を利用するテクニックは広... 続きを読む

PFNのKubernetesクラスタのCNI Plugin - Preferred Networks Research & Development

2022/10/26 6 users pfn Kubernetesクラスタ Plugin GPU

エンジニアの清水です。PFNでは、計算アクセラレータとしてGPUを採用するMN-2と自社開発のMN-Coreを採用するMN-3をKubernetesクラスタとして運用しており、その中でCNI Pluginを内製開発して使っています。このブログでは、内製CNI Pluginの話を中心にこれまでPFNのKubernetesクラスタのネットワーク部分、特に、CNI Plu... 続きを読む

エッジでのディープラーニング、異色の高速化実現した日本のベンチャー Idein | 日経 xTECH（クロステック）

2019/02/08 22 users xTech pfn ディープラーニング エッジ クロステック

ディープラーニング（深層学習）の実行を高速化するアクセラレータの開発が活発になっている。2018年12月には日本のAIベンチャー、Preferred Networks（PFN）がディープラーニングの学習専用のプロセッサ「MN-Core」を開発していることを明らかにしたように、学習の高速化も依然としてホットなテーマだが、実は今、特に... 続きを読む

PFNがAI専用ハード開発、8.5cm角の深層学習用チップ | 日経 xTECH（クロステック）

2019/01/18 13 users pfn xTech プリファード・ネットワークス チップ 日経

プリファード・ネットワークス（PFN）は、深層学習（ディープラーニング）向けのAI（人工知能）チップ「MN-Core」とそれを実装したアクセラレーターボードを開発し、半導体関連の展示会「SEMICON Japan 2018」（2018年12月12～14日）、東京ビッグサイト）に参考出展した。2020年春ごろの実用化を想定する。 同社の狙いは... 続きを読む

PFNが独自開発したAIチップ「MN-Core」、回路設計を深層学習に最適化 | 日経 xTECH（クロステック）

2018/12/12 11 users pfn xTech Preferred Networks

登録会員限定記事　現在はどなたでも閲覧可能です 「大学生の頃、（用途特化型の並列演算プロセッサー）GRAPE-DRのプロジェクトに関わり、毎回ミーティングに参加していた。自分たちの手でコンピュータを作る。なんて楽しそうなんだと思った」――。Preferred Networks（PFN）の西川徹社長CEO（最高経営責任者）は半導体チ... 続きを読む

PFN、独自設計の深層学習用プロセッサ「MN-Core」 ～行列演算特化で半精度演算性能524TFLOPS - PC Watch

2018/12/12 32 users pfn 深層学習用プロセッサ 設計 PC Watch

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MN-Core - Preferred Networks

2018/12/12 58 users Preferred Networks pfn OSS 応用

Overview Preferred Networks（PFN）は、ディープラーニング技術の実世界への応用を目指し、 OSSのディープラーニングフレームワークChainer™の開発や、研究開発を支える大規模クラスターの構築を進めてきました。 その取り組みをさらに加速させるため、PFNはディープラーニングを高速化する専用プロセッサー『MN-Core™... 続きを読む