深層学習に特化した「MN-Core」チップ、PFNが発表

コメント

注目のコメント

• 島田 太郎

  株式会社 東芝 代表執行役社長　CEO

  ・2018年12月13日

  今の時代を象徴している様な話だと思う。
  EDAやArmを使えば、ハードルは10年前
  に比べると随分低くなっている。
  製造の作業は依然高度な技術が必要だが、
  分業出来る。
  
  そこよりも気になるのは、ビジネスモデル
  である。
  
  長谷川さん、丸山さんを存じ上げている。
  成功を祈念しております。
• Kato Jun

  ユーザベース SPEEDAアナリスト

  ・2018年12月12日

  ぬお、半導体の設計にまでPFN進出し始めたか！
  Amazon（①）とかAlibaba（②）とか、各社機械学習向けに半導体を手掛けるようになっている。とはいえ、やはりこういった企業は巨人なわけで…
  製造プロセスも気になるところ。ファンドリーは最先端プロセスを仮想通貨マイニングチップに政策的に割いていたが、そこが逆風でTSMCなどは下方修正に至っている。計算量は基本的に増えていくだろうし、そのなかで早めに強い企業と組むという仮想通貨の時と同じような思惑があってもビックリしない。
  ①https://newspicks.com/news/3496564
  ②https://newspicks.com/news/3327758
• 清田 陽司

  株式会社LIFULL AI戦略室 主席研究員

  ・2018年12月13日

  巨大なコンピューター資源を効率的に運用するにあたって、いまやソフトウェアではほとんど差別化ができなくなっているので、ハードウェア層での競争に
  
  GAFAも各々深層学習に特化した独自チップを開発している流れがあります。
  
  Google: かくしてグーグルは独自の「AI専用チップ」を開発した──音声認識や「AlphaGo」を支える驚異の技術
  https://wired.jp/2017/04/18/google-building-ai-chip/
  
  Amazon: アマゾンがクラウド専用の独自チップを開発した理由
  https://wired.jp/2018/11/30/new-amazon-chips-cloud-computing/
  
  Facebook: Facebook、独自チップの設計に向けチーム編成か
  https://japan.cnet.com/article/35118078/
  
  Apple: iPhoneを進化させた「AIチップ」、その開発の舞台裏
  https://wired.jp/2018/09/27/how-apple-makes-ai-chip/