Preferred Networks(PFN)は2026年6月1日、トヨタ自動車の研究組織である未来創生センターと、PFNが開発中の推論向けAI半導体「MN-Core Lシリーズ」を用いたフィジカルAIの推論処理高速化に関する共同研究を開始したと発表しました。PFNが同シリーズに必要なソフトウェアを提供し、トヨタ未来創生センターは実環境の課題解決をめざしてロボットに求められる推論処理を高速化する研究を進めます。2027年の同シリーズ出荷後にはロボットを実環境で動かして検証し、研究結果を2027年中に随時公開する予定です。

共同研究の背景

トヨタ未来創生センターは、トヨタ自動車の本業であるモビリティ開発から一線を画した将来技術の研究を行う組織です。2012年に発表した生活支援ロボットHSRを用いた遠隔操作の実証実験や、多様な環境で収集したロボット動作データの大規模学習を進めているほか、多様なタスクに汎用的に適応できるロボット制御モデル「ロボット基盤モデル」の共創研究にも取り組んでいます。

ロボット基盤モデルをリアルタイムで動かすには、オンプレミス環境での生成AIの高速な推論処理が不可欠です。将来的にはロボット内部にAI半導体を組み込み、エッジで効率的な推論処理を行うことが求められるとしています。

MN-Core Lシリーズの特徴

• ▸位置づけ — 従来品より高速かつ低消費電力で生成AIの推論処理ができるよう設計された、新アーキテクチャのAI半導体
• ▸ラインアップ — 初期モデルとして省電力版のMN-Core L1100と高性能版のMN-Core L1400を2027年に発売予定
• ▸帯域幅 — 生成AI推論のボトルネックであるメモリ帯域幅の解消をめざし、最新機種MN-Core 2の50倍以上の帯域幅を目標に開発
• ▸構造 — 比較的安価で大容量のDRAMと、PFN独自のMN-Coreアーキテクチャを持つロジック半導体を垂直に積層し、HBMを超える高帯域幅メモリによる高速な推論を可能にする
• ▸容量 — SRAMを主に用いたAI半導体よりメモリ容量が大きく、大規模なシステム構成を必要としない。700億パラメータのLLMの推論に必要なメモリ帯域幅と容量をMN-Core L1400のカード1枚でまかなえる設計

GPUとの構造比較

• ▸GPU+DRAM — ロジックとメモリ間の接続レーン数が少なく距離も長いため、容量は高いものの帯域幅が狭く消費電力が高い
• ▸GPU+HBM — ロジックと高バンド幅メモリ(HBM)を近接させ接続レーン数を増やすことで、帯域幅がある程度高くなる
• ▸MN-Core Lシリーズ — 独自のロジック半導体にDRAMを積層し一面に多数の電極を配置することで、さらに高い帯域幅と低い消費電力を実現

トヨタ側のコメント

トヨタ自動車 未来創生センター Rフロンティア部の尾藤浩司主査は、ロボットは実環境で動作するためフィジカルAIにはリアルタイム性の高い応答が不可欠であり、今後の大規模化・複雑化を見据えるとAI半導体とAIアルゴリズムの協調設計がきわめて重要だとコメントしています。生成AIの推論処理に特化したMN-Core Lシリーズの活用により、ロボットをはじめとするフィジカルAI分野の研究開発が一層加速することへの期待を示しました。

MN-Coreシリーズについて

MN-Coreシリーズは、AIに必要な計算の特徴である行列演算に最適化したプロセッサーで、PFNが神戸大学と共同開発しました。ネットワーク制御回路やキャッシュコントローラ、命令スケジューラなどの機能を内包せずコンパイラ側に持たせることで、AIの計算処理における実効性能を高めています。MN-Coreを搭載して2020年に稼働したスーパーコンピュータMN-3は、省電力性能ランキングGreen500で2020年6月から2021年11月までに3度世界1位を獲得しています。第2世代のMN-Core 2を搭載したサーバーとワークステーションを2024年に発売し、同年10月にはMN-Core 2の計算力を利用できるクラウドサービスPreferred Computing Platform(PFCP)の提供を開始しました。