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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-05 11:00 ［招待講演］生成AI高速化に向けた計算機基盤の研究開発 ○金子紘也（Preferred Networks）  NS2025-42 |
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| 抄録 | （和） | 生成AIの登場によって計算資源への需要が爆発的に増大している． PFN では, 増大する計算需要を高効率に収容し, AI を社会実装するための計算機システムとして AI 向けプロセッサ MN-Core 及びこれを用いた垂直統合型計算機基盤の研究開発/運用を行っている． 本講演では, まず生成 AI が必要とする計算資源の特性についてモデル構造や並列化手法などの側面から整理し, 現在の生成AIの源流である深層学習ワークロードから大規模言語モデルまでの計算資源に対する要求の変化を概観する. 次に将来の計算機基盤が備えるべき技術要素としてアクセラレータ層における 3 次元積層メモリの活用から, ネットワーク層における Optical Circuit Switch (OCS) や Co-Packaged Optics (CPO) などの活用, さらにアプリケーションとインフラの効率的な統合を実現する Ultra Ethernet の可能性までを PFN における取り組みなども含めつつ紹介する. |
| （英） | Generative AI has dramatically increased the need for computing power. Preferred Networks (PFN) addresses this challenge through the development of MN-Core processor and a vertically integrated computing platform built with it. This talk first characterizes the computation and communication properties required by modern generative models, reviewing how they differ from earlier deep-learning workloads in terms of model architecture and parallelization strategies. We then overview the resulting shift in resource requirements from conventional convolutional networks to today’s large language models. Next, we outline key technologies that future computing infrastructures must incorporate. At the accelerator layer, we discuss the use of high-bandwidth 3-D stacked DRAM. At the network layer, we highlight recent advances such as Optical Circuit Switches (OCS) and Co-Packaged Optics (CPO). Finally, we consider the role of Ultra RDMA-native transports, including Ultra Ethernet, in tightly coupling applications with the underlying fabric. Throughout the presentation we will share PFN’s practical experiences in deploying these technologies and outline open research directions for realizing scalable, energy-efficient computing platforms for the generative-AI era. |
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| キーワード | （和） | 生成AI / MN-Core / / / / / / |
| （英） | Generative AI / MN-Core / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 58, NS2025-42, pp. 1-1, 2025年6月. | |
| 資料番号 | NS2025-42 | |
| 発行日 | 2025-05-29 (NS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NS2025-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | OCS NS PN |
| 開催期間 | 2025-06-05 - 2025-06-06 |
| 開催地（和） | 宮崎市民プラザ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | フォトニックネットワーク・システム，光ネットワーク運用管理，光ネットワーク設計，トラヒックエンジニアリング，シグナリング，GMPLS，ドメイン間経路制御，ネットワーク監視，光増幅器・光中継装置，光／電気クロスコネクト・OADM，光／電気多重・分離，光送受信機，光端局装置，ディジタル信号処理・誤り訂正，光通信計測，データコム用光通信機器，コア・メトロシステム，海底伝送システム，光アクセスシステム・次世代PON，イーサネット，光伝達網(OTN)，伝送監視制御，光伝送システム設計・ツール，モバイル光連携，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2025-06-OCS-NS-PN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生成AI高速化に向けた計算機基盤の研究開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Toward High-Efficiency Computing Platforms for Generative AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生成AI / Generative AI |
| キーワード(2)（和/英） | MN-Core / MN-Core |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 紘也 / Hiroya Kaneko / カネコ ヒロヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社Preferred Networks (略称： Preferred Networks) Preferred Networks, Inc. (略称： Preferred Networks) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-05 11:00:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2025-42 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.58 |
| ページ範囲 | p.1 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2025-05-29 (NS) |
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