Supercomputers
深層学習による問題解決能力を支える計算基盤
Overview
深層学習をはじめとするPFNの中核技術は膨大な計算を要求します。PFNでは、多量の計算を効率的に実行するために独自の計算機クラスターを複数運用しています。これらの計算機クラスターはシリーズ毎にナンバリングされており、現在はMN-2A、MN-2B、MN-3が稼働しています。
Features
MN-3はPFNが神戸大学と共同開発した超低消費電力の深層学習用プロセッサーMN-Coreを初めて用いた計算機クラスターとして、2020年5月から稼働を開始しています。
MN-3が動き出します – Blog
スーパーコンピュータ省電力性能ランキングGreen500
2020年6月 21.11 Gflops/W 世界1位
2020年11月 26.04 Gflops/W 世界2位、Level 3計測 世界1位
2021年6月 29.70Gflops/W 世界1位
2021年11月 39.38GFlops/W 世界1位
TOP500とGreen500:コンピュータの性能指標をどう読むか – Blog
MN-3の高精度電力計測にむけた取り組み – Blog
MN-1はNTT Communicationsによって構築されたPFN専用のGPU計算機クラスターで、2017年9月（MN-1)および2018年7月(MN-1b)から2022年7月まで約5年間運用されていました。
