自動運転カメラの高負荷、その原因はLinuxカーネルのどこに？
はじめに Turing株式会社ソフトウェアエンジニアの堀ノ内です！ 私が所属する自動運転チームでは2024 ~ 2025年に発売予定の自動車に搭載する自動運転システムの開発を行っています。Turingでは車両前方に取り付けられたカメラの画像を入力とし、機械学習モデルが進むべき経路を推論、その経路に沿って実際に車両を動かすための制御信号(ステアリング、アクセル、ブレーキ)をCANで車両に送信することで以下の画像のような自動運転を実現しています。 今回のブログでは以下について記載し、私達のチームの仕事内容について知って頂くきっかけになればと思います。 Turingの自動運転システムの紹介 GMSLカメラの評価と発生した問題 Linuxカーネル及びドライバのデバッグ Turingの自動運転システム Turingでは「カメラ画像入力 → 機械学習モデルで経路を推論 → 車両制御」の流れを実現するた
作って遊ぼう！LLMを搭載した君だけのV&Lモデル！
はじめに TuringのBrain Research teamで頑張ってる井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは完全自動運転の開発を目指しており、その実現のためには賢い頭が必要だと考えています。その方法の一つとして、近年の大規模言語モデル（LLM）に見られるような文脈理解力をうまく取り入れられないかと考えており、LLMとVisionの情報をかけ合わせたモデルに注目して研究を行っています。自動運転とVision and languageモデルについては、ぜひこちらの記事を読んでみてください。 今回の記事は2023年7月に開催されたABCI LLMハッカソンで取り組んだときに開発していたGIT-LLMというモデルの開発について解説する記事となっています。途中のコードの解説部分などは少し退屈に感じるかもしれませんので、その場合はぜひ結果のパートだけでも見てみてください。いろい
大規模言語モデル(LLM)の作り方 Megatron-DeepSpeed編 Part1
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開発を行っている一環として、Megatron-DeepSpeed, GPT-NeoXなどを用いて数十Bのモデルの学習を行う知見を蓄積しています。今回はLLMの事前学習を行う際に候補となるMegatron-DeepSpeedを用いてGPT-2-7B(6.6B)の学習をどのように行うのかについて解説します。 分散並列学習がどのよう
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