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
［Engadget US版より（原文へ）］ 東芝は過去最大となる1チップあたり1.33テラビット（166GB）を達成したフラッシュメモリのプロトタイプサンプル品の製造を開始しました。この96層積層プロセスのNAND型フラッシュメモリは、1チップあたり「たった」32GBしか達成していない現行の3ビットセルと比べ、1セルあたり4ビットの記録が可能です。 標準的な16チップを搭載したフラッシュストレージなら、2.66TBという驚くべき容量が実現可能で、より速く高密度なSSDやメモリーカードの製造が可能になります
