1.MN-Coreの展望　的矢知樹（AIコンピューティング事業本部事業戦略・プロダクトマーケティング部部長）
2.MN-Coreの設計思想牧野淳一郎（コンピュータアーキテクチャ担当CTO）
3.MN-Core Arch deep dive 真島優輔（AIコンピューティング事業本部 MN-Core 開発部 Engineering Manager）
4.誰もがMN-Coreを利用できるAIクラウドサービス: Preferred Computing Platform 照屋大地（AIコンピューティング事業本部基盤技術部部長）

B会場

MN-Coreの性能を引き出す技術〜HPL/姫野ベンチマーク編〜安達知也（AIコンピューティング事業本部ソフトウェア開発部エンジニア）
MN-Core SDK × LLM推論　樋口兼一（AIコンピューティング事業本部ソフトウェア開発部エンジニア)
坂本亮（AIコンピューティング事業本部ソフトウェア開発部部長)

※所属・役職は開催当時のものです

パネルディスカッション

今回のMN-Core Technology Conference 25では、各セッションに加えて、締めくくりとしてパネルディスカッション「Inside MN-Core」も行われました。セッションの模様の一部をレポートします。

イントロダクション

最初は少し肩の力を抜いて、登壇者それぞれの「好きな計算機」からスタートしました。Cellや昔のベクターマシン、Z80、そしてMN-Coreそのものまで出てきて、会場もいい意味で温まりました。

MN-Coreの歴史

初代からここまで、2世代を世に出し、さらに次の世代やLシリーズを並行して進めていること自体が、計算機開発としてはかなり例外的だという話がありました。一方で、ただ作り続けられるだけではなく、ここからの2〜3年で「広くマーケットに受け入れられるシステム」にできるかが勝負で、いよいよ次のフェーズに入っているという話もありました。

MN-Coreを取り巻く環境

生成AIの広がりによって「計算が価値になる」流れが一段と強まっている、という話が繰り返し出てきました。研究用途中心だった大規模計算が、いまや生成AIの中核インフラになり、計算資源への需要が現実に産業側から押し寄せている。LLM推論では、特にTokens/secが効いてくるThinkingやTool useが増えるほど“出力が速い価値”は上がるといったところがMN-Core Lシリーズの価値に直結してきています。

また、半導体そのものの前提が変わってきている、という話もありました。微細化のコストは上がる一方で得られる性能向上は鈍化していて、「最新プロセスを使えば勝てる」時代ではなくなりつつある。だからこそ、アーキテクチャの工夫や設計力で勝負が決まる局面が増えているわけです。

MN-Coreの特徴とは

ニアメモリの思想を突き詰めたL1000の位置づけや、ソフトウェア側から見た“データの動きの追いやすさ”が取り上げられました。さらに踏み込んだところでは、DRAMをどう扱うか、電流・電圧の変動のような物理側の難しさにどう向き合うか、といった話も出ていて、「ハードだけ」「ソフトだけ」が協調しながら計算を行う設計思想が見えるセッションだったと思います。

MN-Coreの未来

最後は、もう少し未来寄りの話で盛り上がりました。物理設計やP&Rのリードタイムが長くなっているが、AIやツールを使って自動化・高速化できる余地があるのではないか、設計・実装・コーディングの現場そのものがAIとの協調を前提に変わっていくのではないか、といった話が出てきました。「MN-Core向けにして」と頼めばAIが移植してくれ、ドキュメントも人間だけでなくAIが読む前提になるかもしれない、といった“次の開発の姿”まで視野が広がったセッションとなりました。

全体として、10年の振り返り、現在の競争環境、MN-Core／Lシリーズの狙い、そしてAIを活用した未来像まで、一つの流れとしてつながるセッションでした。

2026年はMN-Coreにまつわる情報発信をどんどんとしていく予定ですので、皆様よろしくお願いいたします！

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