車載AIの計算資源を拡張する ─ eGPUで加速する自動運転モデル開発

開催日時: 2026/09/30 18:00 ～ 19:00 開催場所: オンライン 本イベントについて チューリングは「We Overtake Tesla」というビジョンのもと、さまざまなアーキテクチャの自動運転モデルを開発し、実車で検証するサイクルを繰り返しています。一方、車載計算機には計算性能の制約があり、大規模なモデルを試すために量子化や低精度化を行うと、モデル本来の性能を正しく評価することが難しくなるという課題があります。 本セッションでは、こうした制約を乗り越えるために構築した eGPU による車載推論システムをご紹介します。eGPU には一般に転送レイテンシとドライバの適合という課題があります。本セッションでは、転送量を抑える設計と OCuLink による接続、推論エンジンへの tinygrad の採用によってこれらにどう対処したのかをお話しします。 より大きなモデルを、より早く実車で試す。 MLモデルの進化を車載ハードウェアの制約で止めないための、エッジ推論基盤開発の実践をお届けします。 発表者のプロフィール 猪狩 恒貴 Koki Igari | Driving System3チーム シニアエンジニア 大学ではロボコンサークル「RoboTech」に所属し、NHK学生ロボコンで準優勝。2021年にインターンとしてTuringに参画し、2023年に新卒入社。車体制御から自動運転AIまで幅広い領域を経験し、現在は自動運転システムの開発を担当。モデルを実車にデプロイするための基盤構築に取り組み、eGPUシステムの開発や推論ハードウェア向けの高速化などを手がける。 山口 祐 Yu Yamaguchi | CTO (Chief Technology Officer) 産業技術総合研究所・米国立標準技術研究所で研究する傍ら、独自に深層学習ゲームAIの開発を始め、日本の囲碁AIプロジェクトで開発代表を務める。最大1,100GPUの分散強化学習を実現し、囲碁AIで世界大会準優勝の他、将棋AIでも世界大会優勝などの実績。HEROZ株式会社 執行役員を経て、2022年チューリングに創業メンバーとして参画。自動運転AIの研究開発の他、LLMを含む生成AI開発全般のマネジメントを担当。東京大学大学院理学系研究科卒。 お申し込み方法 connpass申し込みフォームよりエントリーをお願いします。 募集対象 社会人・学生問わず、自動運転やAI開発について興味のある方 開催概要・開催場所 概要 開催日時 ：9/30（水）18:00‐19:00 開催・集合場所 ：オンライン 参加人数 ：上限なし 注意事項 天災等により、開催を中止する場合がございます。 タイムスケジュールや参加者は変更となる可能性がございます。 イベントの内容は後日任意の媒体にて公開させていただくことがございます。 イベントは止むを得ず中止させていただく場合がございます（その際は、本サイトからのメッセージよりご連絡させていただきます）。 主催 ： Turing株式会社

• 主催チューリング株式会社