MCTSの超並列化について

将棋ソフトで使われている技術は将棋以外の分野で役に立つことは少ないのだが、Deep Learning系の将棋ソフトで使われている技術、例えばMCTS(モンテカルロ木探索)は、わりと広範な応用事例がある。

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WCSC31でPALが学習に用いた計算資源の量

WCSC31(第31回 世界コンピュータ将棋選手権)で、2位に輝いたDeep Learning系の将棋ソフトであるPAL。その学習のためにHEROZの社内のマシンが使われているといる話がありましたが、その具体的な分量については不明でした。今回、Wantedlyのインタビュー記事でその情報が公開されました。

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DL系の将棋ソフトは何故CPUだけで動かすと弱いのですか?

囲碁ソフト(例えばKataGoや『天頂の囲碁』(マイナビ))は、CPUで動かしてもそこそこ強いらしい。それに比べて、DL(Deep Learning)を用いている将棋ソフトはCPUで動かすと何故こんなに弱いのか(※ ただしトッププロよりは強い)という質問というか罵声というか、ときには言葉の暴力みたいなのがやってくる。中には、KataGoみたいにopcl(OpenCL)を使わないから弱いんだろ、将棋の開発者は開発を怠っている、みたいな意見があったり、「将棋の開発者が開発にお金をかけないのが悪い。やねさんのお小遣いでやったぐらいでおっつかないだろ」みたいに言う人もいる。

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【速報】WCSC31、PALの優勝を阻止したドラマについて

WCSC31(第31回世界コンピュータ将棋選手権)で6回戦の時点でPALが5勝1負。もはやPAL優勝か、さすがHEROZのA100×72基(たぶん使えるのは8基程度?)使えるだけのことはあるな!指し手にすごく安定感があります!などとPALの優勝を誰も疑ってはいなかったのですが…。

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【速報】Qugiyのコードが速攻でやねうら王に取り込まれることになる

今回、WCSC31の決勝に残ったフルスクラッチのソフトにQugiyというソフトがある。評価関数は水匠(NNUE)をそのまま使っているらしいのだけど、探索部丸ごと(NNUEまで含めて)自力で実装したという、その技術力の高さに驚かされると共に、指し手生成がやねうら王よりも速く、飛び利き(飛車・角のような長い利き)もMagic Bitboardを用いずにbit演算で高速に求めているのだそうだ。

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WCSC31に向けてHEROZが本気を出し始めたようです

NVIDIA A100というGeForce RTX 3090の3倍ぐらいの性能のGPUがあって、AWSだとA100×8、GCPだとA100×16というインスタンスが借りられる。前者の料金は1時間4000円弱、後者はその倍程度である。

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