Preferred Networksは2026年9月18日、独自開発のAI半導体「MN-Core 2」を用いた計算資源を、材料探索用シミュレーター「Matlantis」向けに2026年中に提供開始すると発表しました。
GPU比で最大4倍の高速化を実現
Matlantisが対象とする結晶構造計算などの一部タスクにおいて、MN-Core 2を用いることでGPUと比較して最大4倍程度の高速化が可能です。この高速化により、Matlantisの全ユーザーは既存の利用環境を変更することなく、MN-Core 2を計算資源として利用できるようになります。
MN-Core 2は、演算量あたりのローカルメモリ容量がGPUより大きく、ソフトウェアによる制御の自由度が高いという特徴を持っています。これにより、特定の構造のシミュレーションにおいて、精度を維持したまま計算処理を高速化できることが確認されています。
垂直統合による最適化を提供
PFNは、AI半導体から計算基盤、基盤モデル、サービスまでを自社グループで開発しています。今回の計画では、PFCIが提供するクラウドサービス「Preferred Computing Platform」上のMN-Core 2の計算資源が、Matlantisに提供される形となります。
現在は一部のユーザー向けに試験提供を行い、実用性の検証を進めています。PFNは、自社グループの技術を組み合わせることで、材料探索に最適な環境の提供を目指しています。