Editor In Chief at TechWave.jp
1990年代初頭から記者としてまた起業家としてITスタートアップ業界のハードウェアからソフトウェアの事業創出に関わる。シリコンバレーやEU等でのスタートアップを経験。日本ではネットエイジ等に所属、大手企業の新規事業創出に協力。ブログやSNS、LINEなどの誕生から普及成長までを最前線で見てきた生き字引として注目される。通信キャリアのニュースポータルの創業デスクとして数億PV事業に。世界最大IT系メディア（スペイン）の元日本編集長、World Innovation Lab(WiL)などを経て、現在、スタートアップ支援側の取り組みに注力中。
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プリファードネットワークス（PFN）は本日（2018年12月12日）、ディープラーニングの学習フェーズに最適化した専用チップMN-Coreの開発を発表しました。
PFNはオープンソース（OSS）のディープラーニングフレームワーク「Chainer」の開発や大規模GPUクラスターの構築を進めており、そのディープラーニングをさらに高速化する専用プロセッサー「MN-Core™（エムエヌ・コア）」を開発するとのことです。
「MN-Core」は深層学習の「学習」フェーズの高速化に寄与するもので、深層学習の特徴である「行列演算」に最適化した専用チップ。MN-Coreを搭載した大規模クラスター「MN-3」は2020年に稼働予定とのことです。
MN-Coreチップのスペック
製造プロセス ： TSMC 12nm
消費電力 （W、予測値） ： 500
ピーク性能 （TFLOPS） ： 32.8（倍精度） / 131（単精度） / 524 （半精度）
電力性能（TFLOPS / W、予測値） ： 0.066 （倍精度）/ 0.26（単精度） / 1.0（半精度）
【関連URL】
・[リリース] MN-Core Chips for Deep Learning
超蛇足：僕はこう思ったッス
