　Cadence Design Systems（ケイデンス）は2019年5月7日（現地時間）、Cadence Tensilica Vision Q6、P6、C5 DSPが、Preferred Networks（PFN）の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク「Chainer」で学習したニューラルネットワークモデルに対応したと発表した。

　両社は、Tensilica Neural Network Compilerを介して、Chainerで学習済みのニューラルネットワークモデルがCコードに変換され、Vision Q6、P6、C5 DSP上でシームレスに動作することを確認した。

　さらに、ケイデンスはPFNの協力の下、Chainerで学習済みのニューラルネットワークモデルをDSPへ自動でポーティング（移植）できるようにした。これにより、Chainerを用いた高性能かつ低消費電力の推論デバイスの開発や、同デバイスの最適化を迅速に実施可能になった。AI（人工知能）の設計者は、手作業でモデル変換する必要がなくなることから、開発効率が向上する。

PFNが深層学習プロセッサを開発した理由は「世界の先を行くため」
Preferred Networks（PFN）は2018年12月12日、ディープラーニング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。FP16演算実行時の電力性能は世界最高クラス（同社調べ）の1TFLOPS/Wを達成した。
PFNが全自動お片付けロボットで示した可能性、2020年投入の開発ツールで具現化
ベンチャー企業のPreferred Networks（PFN）は、「CEATEC JAPAN 2018」において、散らかった部屋の中のさまざまなモノを片付ける「全自動お片付けロボットシステム」を披露した。現在同社で開発を進めているパーソナルロボットシステムの技術デモとなる。
トヨタがPFNに105億円を追加出資、モビリティ向けAI技術の研究開発を加速
トヨタ自動車とPreferred Networks（PFN）は、自動運転技術をはじめ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・開発の加速を目的に、トヨタ自動車がPFNに約105億円を追加出資することで合意した。
AI×IoTのブレークスルーを生み出すPreferred Networks、原動力は成長と多様性
ベンチャー企業のPreferred Networks（PFN）は、時代に先駆けてAIとIoTに着目することで一気に業容を拡大している。同社の原動力になっているのは、創業精神として今も続く「常に新しく技術を取り込んでいく成長」と「多様性」だ。
自己完結型のニューラルネットワークDSP IPコアを発表
米ケイデンス・デザイン・システムズが、スタンドアロンで自己完結型のニューラルネットワークDSP IPコア「Tensilica Vision C5 DSP」を発表。ニューラルネットワークに最適化されたアーキテクチャにより、さまざまな演算層を高速化する。
AUTOSAR準拠のTOPPERSをテンシリカのプロセッサとDSPに移植
ケイデンス（Cadence Design Systems）は名古屋大学と協業し、同社のテンシリカプロセッサおよびDSPに車載ソフトウェアの標準規格「AUTOSAR」に準拠したリアルタイムOS「TOPPERS ATK2-SC1」を移植した。