今回は「棋譜からの学習を並列化(クラスター化)したい」という人のためにOpenMPIを用いて並列化する方法を10分で話します。
OpenMPIを用いて並列化する方法を10分で話す
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今回は「棋譜からの学習を並列化(クラスター化)したい」という人のためにOpenMPIを用いて並列化する方法を10分で話します。
追加発注したパソコンが届かなくてすっかり死亡フラグが立っておりますが、今回は表題の件について張り切って記事を書いていきたいと思います。
今回の事の発端は、これです。
自力で機械学習に取り組んでおられる方もそうでない方もこんにちは!
電王トーナメント直前対策ということで、いまから30分でBonanzaの評価関数の要点を話します。
Haswell以降、BMI2やAVX256が使えます。
これらを使うとコンピューター将棋において何が嬉しいのでしょうか?
棋譜からの学習時に結構メモリを必要とするのは深刻な課題です。何故なら、メモリの許す限り大きな評価関数(パラメーターの数がたくさん!)にしたいのですが、棋譜からの学習時には、その評価関数のパラメーターのサイズの10倍〜20倍ぐらいのメモリを必要とするからです。