TadaoYamaoka https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/ TadaoYamaokaの開発日記 https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/ Chainer DeepLearning コンピュータ将棋 自己対局のプログラムをマルチGPUに対応させました。処理方式は、対局プログラムのマルチGPU対応とほとんど同じです。マルチGPU対応により局面生成の速度がどれくらいあがるか測定しました。 測定条件 シングルGPUは、TitanV 1枚。200スレッドで対局。 マルチGPUは、Titan VとGeForce 1080 Ti。GPUごとに100スレッドで対局。 モデルは10ブロック、192フィルターのResNet 測定結果 局面/秒 シングルGPU 9.30 マルチGPU対応 9.24 ほとんどかわらなかったorz ランダムに選ばれる初期局面によるので、何回か測定すると結果が多少前後する。Chai… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftadaoyamaoka.hatenablog.com%2Fentry%2F2018%2F02%2F25%2F004523" title="将棋AIの進捗 その12(自己対局のマルチGPU対応) - TadaoYamaokaの開発日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2018-02-25 00:45:23 rich https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2018/02/25/004523 1.0 100%