PFNとTenstorrentが生成AI特化プロセッサの共同開発を開始、NEDO事業に採択

結論

Preferred Networks（以下、PFN）とTenstorrentは10月20日、高性能かつ高効率なAIの学習および推論が可能な生成AI特化プロセッサを含むシステムの共同開発を開始したと発表しました。このプロジェクトは新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の公募事業に採択されており、長期的な視点で次世代ハードウェアの基盤構築を目指す取り組みとなります。

何が発表・変更されたか

今回の発表により、両社はそれぞれの強みを活かした共同開発体制を立ち上げました。役割分担として、TenstorrentがCPUの開発を担当し、PFNがAIプロセッサの開発を担います。本プロジェクトはNEDOの公募採択を受けたものであり、2031年度まで研究開発が継続されるスケジュールとなっています。そして、その研究開発期間の終了後に商用化を見据えていることが明らかにされました。

確認済みの具体情報

共同開発に参画するTenstorrentは、AMD、Apple、Teslaなどで数々のチップ設計を手がけてきたジム・ケラー氏が率いる企業です。同社はオープンソースのRISC-Vアーキテクチャに基づいたプロセッサ開発を進めていることで知られています。一方のPFNは、神戸大学と共同でマトリクス演算に最適化した専用プロセッサ「MN-Core」を開発した実績を持ち、次世代モデルである「L1000」の提供スケジュールを2027年に改定しています。こうした両社の技術的バックグラウンドが今回のシステム開発の基盤となります。

なぜ重要か

生成AIの急速な普及にともない、計算負荷の増大や消費電力の抑制はAI分野における重要な課題となっています。こうした中で、CPUと専用AIプロセッサを組み合わせたシステムを長期的なスパンで共同開発する動きは、将来的な計算基盤の選択肢を広げる上で意義を持ちます。特に、オープンソースのRISC-Vアーキテクチャを活用するアプローチや、NEDOの公募事業として継続的に支援を受ける枠組みは、産業全体のインフラ構築に影響を与える要素となります。

利用者・開発者・企業への影響

現段階では研究開発の初期段階であり、直ちに一般の利用者や開発者が具体的な製品やクラウドサービスを利用できるわけではありません。しかし、2031年度までの研究開発期間を経て商用化が実現すれば、将来的にAIの学習・推論コストの低減や、より効率的な処理環境の提供につながる可能性があります。今後の進捗や具体的な仕様の公開が注目されます。