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
Facebookは、同社が開発し、実際にネットワークトラフィックの管理に使用しているソフトウェアライブラリ「Katran」をオープンソースとして公開した。また、バックボーンネットワークを構築する際の作業を自動化するツールを発表した。 このツールはFacebook主催の年次技術カンファレンス「Networking @Scale」で紹介されたもので、その詳細は2本のブログ記事で説明されている。 FacebookがKatranを作ったのは、ネットワークの負荷分散を改善しながら、バックエンドサーバにより大きな柔軟