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Preferred Networks、低電力AIチップに絶妙なクロック停止を模索

Preferred Networksが開発した低消費電力AIチップ「MN-Coreシリーズ」は、クロックゲーティング技術を活用し、AI学習やHPCでの電力効率を向上させます。
この技術は、特に環境負荷軽減やコスト削減に寄与し、持続可能なAI技術の発展に影響を与える可能性があります。

記事の概要

Preferred Networks(PFN)は、低消費電力で動作するAI処理チップ「MN-Coreシリーズ」を開発し、Green500で3回の1位を獲得しています。
このシリーズは、クロックゲーティングなどの低電力化技術を取り入れています。
シーメンスEDAジャパンのイベントで、PFNの高務祐哲氏が講演を行い、MN-Coreシリーズの設計と電力効率向上のための技術について説明しました。
特に、ソフトウェアによる制御を活用することで、従来のプロセッサーよりも高い演算性能と電力効率を実現しています。
しかし、クロックゲーティングの設定漏れが問題となり、EDAツールの導入を検討しています。
これにより、さらなる電力効率向上を目指す姿勢が示されています。

記事のポイント

  1. 低電力AIチップの開発: Preferred Networksが開発したMN-Coreシリーズは、低電力で高性能なAI処理を実現しています。
  2. クロックゲーティング技術の活用: MN-Coreシリーズは、独自のクロックゲーティング技術を駆使し、電力効率を高める工夫がされています。
  3. Green500ランキングでの実績: MN-Coreシリーズは、スーパーコンピューターの電力効率ランキングで3回1位を獲得しており、その成果が注目されています。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

日経クロステック(xTECH)

 スーパーコンピューターの電力効率を競うGreen500で1位を3回取ったPreferred Networks(プリファ…

Preferred Networks、低電力AIチップに絶妙なクロック停止を模索
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/11116/

 

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