TadaoYamaoka https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/ TadaoYamaokaの開発日記 https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/ DeepLearning コンピュータ将棋 前回マルチスレッドで2つのCPUを使用して自己対局を行うプログラムを作成したが、局面生成の速度はGPU1つの場合と変わらなかった。 ChainerをPython経由で使用しているため、GILのために効率が上がらなかったためと考えている。そこで、プロセスを分けてマルチプロセスで実行するようにした。 単に引数でGPU IDを指定できるようにしただけで、特別な仕組みはない。マルチプロセスで100スレッドずつで実行した結果、局面の生成速度は以下の通りとなった。 比較のため前回の結果もあわせて示す。 シングルGPU(200スレッド) 9.30 マルチスレッド(前回) 9.24 マルチプロセス 6.25+… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftadaoyamaoka.hatenablog.com%2Fentry%2F2018%2F02%2F27%2F233311" title="将棋AIの進捗 その13(自己対局のマルチGPU対応 その2) - 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 2018-02-27 23:33:11 rich https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2018/02/27/233311 1.0 100%