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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」：人工知能ニュース（2/2 ページ）
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。
2020年春に高性能計算クラスタを構築、最終的には2EFLOPSにも
同じく展示されたMN-Core Boardは、1チップのMN-Coreと32GBのメモリを搭載したアクセラレータボード。搭載するメモリ規格は未公開とするが、「メモリバンド幅がネックになるようなことはない設計」とした。消費電力が500Wにも達するMN-Coreを搭載するため、同ボードでは30層の多層基板を採用。消費電力予想値は600Wとなっている。
MN-Core Serverは、最大で4枚のMN-Core Boardを搭載する7Uサイズのラックマウントサーバー。独自設計の内部構造と内蔵ファンを採用し、TDP200WクラスのCPU2基とMN-Core Board4枚が発する熱量を空冷で処理する。MN-Core Boardを4枚搭載した場合、1ノードあたりのピーク性能は約2PFLOPS（FP16）となる見込みだ。
同社ではMN-Core Serverを用いた大規模計算クラスタ「MN-3」を2020年春に構築する予定で、最終的には2E（エクサ）FLOPSのピーク性能にまで規模を拡大させる方針だ。
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