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
ヤフーはヤフオク!における偽物出品の対策として、スーパーコンピュータを活用したディープラーニングを新たに導入する。従来のサービスで活用していたGPUサーバと比べて、処理速度が約70倍に高まり、偽物出品の検知精度が約3.1倍に向上したという。
1970年代からスーパーコンピューターに謎のエラーやクラッシュを引き起こす原因となっている、宇宙から降り注ぐ宇宙線の中性子。この影響を抑えて計算の精度を高めるために、米国のロスアラモス国立研