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PFN、深層学習専用チップを材料探索クラウドに実装

2023年10月17日 12時29分更新

文● MIT Technology Review Japan

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プリファードネットワークス(PFN)は、神戸大学と共同開発した深層学習を高速化するプロセッサー「MN-Core」を、汎用性原子レベルシミュレーション・クラウドサービス「マトランティス(Matlantis)」のコア技術である深層学習モデルの計算基盤として実装。同社のパートナー企業であるエネオス(ENEOS)に提供開始したことを明らかにした。

プリファードネットワークス(PFN)は、神戸大学と共同開発した深層学習を高速化するプロセッサー「MN-Core」を、汎用性原子レベルシミュレーション・クラウドサービス「マトランティス(Matlantis)」のコア技術である深層学習モデルの計算基盤として実装。同社のパートナー企業であるエネオス(ENEOS)に提供開始したことを明らかにした。 PFNは2023年8月から、MN-Coreを計算基盤とするMatlantisのサービスをクラウド経由でENEOSに提供。分子動力学計算を使った密度・粘度・熱伝導・比熱などの物性データ生成などの実際のワークロードで、安定して3倍程度高速化されるなどの有用性が確認されているという。 Matlantisでは、材料探索の多様なワークロードに柔軟に対応するため、複数種のGPUなどを組み合わせたシステムを構築している。PFNはMN-Coreをこれまで社内の研究開発利用に制限していたが、GPUを搭載した同社のスーパーコンピューターと比較した性能評価に加え、専用ソフトウェアスタックの開発も進捗したことから、Matlantisに実装した。

(中條)

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