AIの開発（学習）と利用（推論）はコンピュータによる莫大な計算力と電力を要求します。特に生成AIの急激な普及で、今後もその需要は指数関数的に増大することが見込まれており、AI特有の処理に性能や電力消費が最適化された計算インフラが世界的に求められています。 Preferred Networks(PFN)では汎用GPU（画像処理プロセッサー）だけでなく、自社開発のAIプロセッサーMN-Core™シリーズを搭載したサーバー群とネットワークやストレージなどの周辺技術を組み合わせた研究開発・システム設計を行い、最先端の計算基盤を社内外の研究者や開発者に提供しています。2024年からは、MN-Core™ シリーズを唯一利用できるAIワークロード向けクラウドサービスPreferred Computing Platform™ (PFCP™)を提供しています。
Preferred Computing Platform™（PFCP™）は、PFNが構築・運用する深層学習・AI ワークロード向けのクラウドサービスです。PFNが独自開発したアクセラレータ MN-Core™ シリーズを唯一利用でき、高い AI 計算力と計算効率を実現できます。現在、MN-Core 2 ボードを 8 基搭載したサーバを複数専有した利用が可能で、すべてのノードは深層学習に最適化された高速なネットワークで相互に接続されています。深層学習・AI ワークロード向けに拡張された Kubernetes クラスタがマルチテナントで利用可能です。
MN-3は、MN-Core（第1世代）を採用してPFNが2020年5月に構築した第3世代のコンピュータクラスタ（スーパーコンピュータ）です。 PFNではMN-3を用いて実用的な深層学習のワークロードの高速化を進めています。MN-3は、スーパーコンピュータの省電力性能ランキングGreen500で世界1位を3度取得しています（2020年6月、2021年6月、2021年11月）。現在MN-3は、JAMSTEC (国立研究開発法人 海洋研究開発機構) 横浜研究所 シミュレータ棟内で施設の一部をPFNが借用し、独立運用しています。
PFNでは、研究開発・事業に必要となる高度なAI計算を支えるために、MN-CoreシリーズやGPU、ストレージなどからなる複数の計算基盤を構築・運用しています。
オンプレミス環境だけでなく、クラウド環境なども活用した統合的な計算基盤として構築されており、全て自社開発の機械学習プラットフォームで管理されています。
PFNの計算基盤はKubernetesをコア技術とした機械学習プラットフォームとして構築・運用しています。独自のスケジューラや多くのカスタム機能によって、AI・機械学習ワークロードを効率的に実行可能です。この機械学習プラットフォームの技術は、AI ワークロード向けのクラウドサービスPreferred Computing Platform (PFCP)でご活用いただけます。
