Preferred Networksは12月12日、深層学習（ディープラーニング）の学習フェーズに特化した専用チップ「MN-Core」（エムエヌ・コア）を発表した。東京ビッグサイトで開催中の「SEMICON Japan 2018」で展示している。 「MN-Core」。製造プロセスは12ナノメートル、消費電力は500ワット（予測値） 深層学習の特徴である行列演算に特化したチップ。ピーク性能は32.8T FLOPS（倍精度）、131T FLOPS（単精度）、524T FLOPS（半精度）。電力性能（消費電力あ
Photo
日立製作所は、交通渋滞の解消や物流コストの低減などをはじめとする実社会の複雑な問題を高速に解く「CMOSアニーリングマシン」を開発。問題規模に応じてスケーラブルに構成でき、CMOSアニーリングチップを25枚接続することで、世界最大規模の10万2400パラメーターの問題に対応できることを実証したという。
