インターン参加のきっかけ

PFNは、MN-Coreを軸に、ハードウェアからソフトウェアまで幅広い知識が高いレベルで求められる計算機システムを一貫して開発してきた実績があり、以前から強く惹かれていました。特に、自分が普段ハードウェア寄りの研究をしていることもあり、この領域の知見や技術が実システム全体の中でどのように組み込まれ、性能にどう寄与するのかを実践的に学べる点を魅力的に感じました。それに加えて、技術への理解が深い方々からフィードバックを受けつつ共同で研究開発できる環境や、チームとしての進め方・開発体制にも関心があり、応募の大きな動機になりました。

インターンで取り組んだこと

自分が疎行列処理向けハードウェアアクセラレータの研究を行っていたこともあり、MN-Core L1000上での疎行列-ベクトル積（SpMV）の高速化に取り組ませていただきました。まずは命令セットやアーキテクチャを学び、アセンブリレベルでの実装を通してMN-Coreの動かし方を理解していきました。その過程で、これらの設計の意図を自分なりに考察しつつ、社員の方々からその背景を伺えたことが非常に刺激的でした。一通り動かし方を身につけた後に、SpMVの実装に着手しました。性能を最大限引き出すために、MN-Core L1000の大容量かつ広帯域なメモリを持つというアーキテクチャ的性質と命令の特性を踏まえ、メモリ上のデータ配置や実行フローを検討し実装していきました。この経験を通じて、命令セットを含むハードウェアの特性が実装上の判断にどう結びつくかを体感でき、大きな学びになりました。

インターンに参加して得たもの

MN-Core上で自分の手でコードを実装し高速化に取り組む中で、社員の方々との議論を通じて、改善のために注目すべき点や実装時の考え方を学ぶことができたことが大きな収穫になりました。特に性能解析では、理論演算性能やメモリ帯域幅から逆算して実測との差の原因を切り分け、解決すべきボトルネックを特定する一連の考え方を身につけることができました。それに加えて、チームとして学びの速度を最大化するような環境づくりにも多くの学びがありました。小さな進捗や構想段階のアイデアでもメモとして残し共有することが推奨され、そこに対して多様な専門性を持つ方々から素早く有益なフィードバックをいただくことができました。その結果、自分の想像以上の速度で多くの知見を吸収することができ、PFNの高い技術力は、個々の高い技術力に加えて、チームとしてそれを活かす文化や仕組みによって支えられていることを実感することができました。

こんな方には PFN インターンをおすすめします！ 

PFNインターンは、大学で学んできた知識や研究が、実際の開発の中でどのように役に立つのかを実感したい方におすすめです。自分の手を動かして実装・検証し、結果をもとに技術的な議論を重ねながら改善していく経験を通じて、実践的な技術に対する知見を大幅に深めることができます。また、多様な分野のエキスパートの方々と接する機会が多く、普段触れていない技術にも自然に触れられるため、こうした環境で学びを広げながら挑戦してみたい方にも、PFNインターンは特におすすめだと思います。