MN-Core là một công cụ tăng tốc AI nội địa được phát triển bởi Preferred Networks chuyên xử lý deep learning.
MN-Core là bộ tăng tốc AI được sản xuất trong nước chuyên xử lý deep learning do Preferred Networks phát triển và được cho là được thiết kế với hiệu suất năng lượng cao so với GPU và độ ổn định do được phát triển và cung cấp trong nước. Khi thị trường GPU học tập gần như bị thống trị bởi NVIDIA, mối quan tâm ngày càng tăng đối với các bộ tăng tốc được sản xuất trong nước từ góc độ an ninh kinh tế và giảm thiểu rủi ro chuỗi cung ứng, và MN-Core được coi là một ví dụ điển hình. Tuy nhiên, trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, cạm bẫy lớn nhất là khả năng tương thích thấp với hệ sinh thái PyTorch và CUDA được tối ưu hóa cho GPU. Điều quan trọng cần lưu ý là khi chuyển một quy trình học tập hiện có, có thể sẽ cần nhiều giờ công hơn để hỗ trợ một ngăn xếp phần mềm chuyên dụng. Ngoài ra, vẫn còn ít dịch vụ thanh toán theo yêu cầu như GPU đám mây và vẫn còn ít kinh nghiệm sử dụng chúng và rất khó để biết giá thị trường về mặt chi phí. Do đó, cách thực tế nhất để chọn một trong lĩnh vực này là trước tiên hãy kiểm tra trong môi trường thử nghiệm quy mô nhỏ xem khối lượng công việc học tập của công ty bạn sẽ chạy trên một khung tương thích tốt như thế nào, sau đó xem xét việc triển khai trên quy mô đầy đủ.