日本创企PFN发大招！展示MN-Core AI芯片，能效比超华为和英伟达热门芯片

PFN预计MN-3拥有约300个机架，可用于4800个MN-Core板。这相当于每秒2 EFLOPS的算力。在功耗方面，PFN估计该机器的功率为3.36 MW，对于这种性能而言这是非常低的。例如，拥有1.88 EFLOPS算力的IBM Summit超级计算机功率为13MW。MN-3计划于2020年投入运营。

目前Google和Amazon等超大规模用户（hyperscalers）为自己的云服务器开发了自定义神经处理器（custom neural processors）。类似的趋势正在行业中出现，诸如Preferred Networks之类的公司设计了自己的NPU。

他们的目的都是相同的——通过设计和研发自己芯片，以便拥有独特的，与众不同的技术优势。目前，只有少数几家AI硬件初创公司推出了AI推理芯片，而没有一家初创公司交付AI训练芯片。这种专业训练芯片的缺乏，给可以制造超越当前顶级训练GPU能效比的AI芯片的公司带来了独特的机遇。

随着越来越多的企业进入AI训练芯片领域，整个市场格局可能将会发生变化。

结语：AI芯片自研——掌握技术优势的核心

此次PFN推出的MN-Core AI训练芯片，无论在绝对算力还是能效比方面都处于全球领先行列，不过该公司准备将这项成果掌握在自己手中，用于后续研发，之后是否会商用还未表态。

提高芯片的算力和深度学习推理能力是当下的大趋势，MN-Core的推出丰富了当下相对匮乏的AI训练芯片市场，为大规模超算提供了一种新的解决方案。

无论是谷歌、华为、英伟达、英特尔，都将自研AI芯片作为重点发力方向之一，唯有掌握“核心”，才能掌握核心技术优势。AI芯片算力市场，亟待更多新力量加入。

原文来自：WikiChipFuse

（编辑：52刷机网）

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