Morpho, Inc. annonce que Morpho fournira son produit phare oSoftNeuroo, le moteur d'inférence d'apprentissage profond le plus rapide au monde, à un projet promu par l'Université de Tokyo, l'Université de Tohoku et l'Université de Kobe visant à accélérer la prévision de l'expansion des coquilles de supernova pour les simulations de galaxies hautement résolues à l'aide de l'apprentissage profond. "SoftNeuro" accélérera l'inférence de simulations 3D (simulations de formation de galaxies) en utilisant l'apprentissage profond sur le superordinateur Fugaku. oSoftNeuroo prend en charge les principaux cadres d'apprentissage profond et effectue un traitement plus rapide dans divers environnements d'appareils périphériques.

Comme il s'agit d'un moteur d'inférence polyvalent, il peut être utilisé non seulement pour la reconnaissance d'images mais aussi pour la reconnaissance vocale et l'analyse de texte. Morpho a proposé et fourni "SoftNeuro" pour une inférence multiplateforme et à grande vitesse pour diverses applications de détection basées sur des données d'image. Pour ce projet, Morpho a réalisé l'accélération de l'inférence 3D CNN sur Fugaku (optimisation SVE de Conv3D et application de 3D Winograd) grâce au développement original de "SoftNeuro" pour une utilisation dans des simulations 3D.

Grâce au projet et à la collaboration, Morpho soutiendra une accélération supplémentaire des simulations 3D (simulations de formation de galaxies) utilisant l'apprentissage profond sur le superordinateur Fugaku. Le projet vise à accélérer les simulations de formation de galaxies hautement résolues.