世界コンピュータ将棋選手権参加報告、及び、GPS 将棋の技術

世界コンピュータ将棋選手権参加報告

及び, GPS 将棋のアルゴリズム

JST ERATO 湊プロジェクト 研究員

竹内聖悟

概観

 世界コンピュータ将棋選手権の紹介  今年はGPS将棋が優勝  上位5プログラムがプロ棋士と対局予定  コンピュータ将棋のアルゴリズム  GPS 将棋と、そのアルゴリズムを紹介  約800台のマシンで疎結合並列探索

あらためて自己紹介

 竹内 聖悟

 JST ERATO 湊プロジェクト 研究員（札

幌）

 GPS 将棋の開発メンバー

 GPS = Game Programming Seminar

 東大 総合文化研究科の教員と学生が中心となって 開催しているゼミ @駒場  コンピュータ将棋、囲碁やチェスの研究  性能評価、探索制御など  ERATO : Simpath アルゴリズムの並列化, 3

将棋

 インドのチャトランガが起源？  ヨーロッパ : チェス  アジア: 各国の将棋  中国・韓国・タイ・モンゴルなど 他の将棋類との大きな違い  取った駒を再利用  終盤でも駒数が同じ : 分岐数も減らない 駒の動きが弱い

コンピュータ将棋選手権の記事

 読売新聞  朝日新聞  週刊将棋  掲載予定?  将棋世界  情報処理学会誌 出典: 朝日新 聞 5

IBM Deep Blue

 チェスのスパコン  カスパロフに勝利 してから15年  1997/5/12  (米国時間5/11)  誕生日じゃない  1秒間に1億局面 探索

コンピュータ将棋への注目

 2010年10月 情報処理学 会の学会創立50周年記念 事業にてあからが清水市 代女流王将と対局、勝利  2012年1月 電王戦にて、 ボンクラーズが元名人の 米長邦雄日本将棋連盟会 長と対局、勝利 出典: 情報処理学 会 出典: 産経ニュー ス 7

プロ棋士との対局

 将棋プログラムが強くなり、プロレベル に近づいている（諸説あり）  プロ棋士との対局イベント「電王戦」  プロ棋士とプログラム5対5の対局が予定  電王戦出場プログラムは、今年の世界コン ピュータ将棋選手権の上位5プログラム

世界コンピュータ将棋選手権

 CSA 主催 (Computer Shogi Association)  コンピュータ将棋の強さを競う大会  ハードウェア: 制限なし  会場持込の場合、騒音と電源の制限あり  ソフトウェア: 公認の将棋ライブラリ  ライブラリ例: Bonanza, GPS将棋,  ライブラリは予選通過が2つまでと制限  一から作らないでも参加できる  強くするアイデアとその実装は必要 9

参加資格

 自作のプログラム1つ  機種は問わない（原則として持ち込み）  複数のプログラムには参加できない  思考部について、自力で十分な工夫を施 したものであること  その他細かい点はルール参照  CSAプロトコルでのLAN対戦への対応など

対局時間

 25分切れ負け, 秒単位で消費  1手あたり1秒は消費  比較的短い 参考:  プロの対局: 各3時間など, 1分単位で消費  2時間59分使ってもかならず1分は考えられる  タイトル戦には各8時間で2日制のものも  アマチュア: 1手1分や20分+1手30秒など 11

今大会の上位5プログラム

 GPS 将棋  Puella α （旧名 ボンクラーズ）  ツツカナ  Ponanza  習甦

http://www.computer-スケジュール

12月 WCSC 参加募集 1月末 WCSC 参加締切 2月 オープン戦 3月 アピール文書など締切 4月 オープン戦 4月末 - 5月 マシン送付など 5月2日 前日テスト 5月3日 - 5日 選手権 WCSC = World Computer Shogi Championship 13

選手権に必要なもの

 参加申し込み  参加費1万円  将棋プログラム  マシン  アピール文書  当日参加できるスケジュール

将棋プログラムを作ろう

 CSA公認ライブラリのBonanza を使おう  強いし、GPS将棋よりも読みやすいと評判！  bonanza~/src/client/ 以下にソース  評価関数にはbonanza~/winbin/fv.bin が必 要  Bonanza を改造する  探索を…  評価関数を… 15

次は？

 そういえば名前がない  Bonanza が元なのでHonanza と名付け る  カタカナなら「ホナンザ」  Honanza はちゃんと動くのか？  変なことがないか手元で確認したい → GUI を使って指し手の確認

 Windows かつBonanza ⇛ 付属のCSA将

GUI

 将棋所 : Windows

 読み筋や評価値のグラフがあって見やすい  Linux やMac ならwine やmono で頑張る?  自動対戦もしてくれる

 USI への対応が必要

 Universal Shogi Interface

 Bonanza : U2B 将棋所 http://www.geocities.jp/shogid okoro/ http://www.geocities.jp/shogi_dep ot/ 17

実力を試したい

 floodgate  自動対局場所  floodgate に接続  30分に一度、他のプレイヤと対戦  15分切れ負け  組み合わせはレーティングなどを元に決定  対局結果に応じてレーティングがつく  寝ている間に試せる  騒音・熱・電気代に注意

http://wdoor.c.u-floodgate

 決勝プログラムも参加  本番マシンでの参加も  予選通過の目安にも？  gps_normal (2150) が一次通過の目安とか  様々なプログラムが参加  手元では出にくいバグ, 弱点の発見に 19

情報収集・発信

 情報処理学会 ゲーム情報学研究会(sig-gi)  ゲームプログラミングワークショップ(GPW)  研究会  CSA 例会  CG, ACG  Blog など  何となく、はてなダイアリーが多い?

ゲームプログラミングワーク

ショップ (GPW)

 毎年11月に箱根で開催  2012年11月9日(金)から11日(日)  研究発表がメイン  夜はナイトイベント, コンピュータ将棋や 囲碁の大会  情報交換、交流 21 http://sig-gi.c.u-tokyo.ac.jp/gpw/2012/

選手権参加申込

 12月頃に募集、参加締切は1月いっぱい  何が必要?  将棋プログラム  マシン  参加費1万円  アピール文書  選手権当日の予定

申し込んだ、その後は？

 2月4月「オープン戦」が開催  接続テストを兼ねている  参加数は少ない. GPS将棋はできるだけ参加  floodgate は拡張プロトコル  本番で拡張のまま参加してうまくいかない、こともあ りえるので、ここで経験するのが吉  お弁当やパーティーの予約, 追加入場者  ホテルや航空券の予約（GW!）  マシンの送付 23

本番直前

 一次予選前日に、会場にて接続テスト  本番環境でのテスト  他の参加者との交流も  遅刻しないように適当な睡眠を  マシンを送付しているので、予選前はするこ とがない場合も

当日

 参加受付  本番  ログイン, 確認に返事, 対戦相手に挨拶  将棋を眺めながら雑談や情報交換  終局したら挨拶  以下, くり返し  対局が始まれば、離れてもOK  むしろ、触ってはいけない  プロ棋士やアマの強い人がコメントくれるか もしれない 25

参加後

 予選を通過したなら、点呼に答えること  マシンの送付  挨拶、片付け、帰宅  選手権参加記  関連blog や情報を追う  本番マシンでfloodgate に参加  などなど

スケジュール

12月 WCSC 参加募集 1月末 WCSC 参加締切 2月 オープン戦 3月 アピール文書など締切 4月 オープン戦 4月末 - 5月 マシン送付など 5月2日 前日テスト 5月3日 - 5日 選手権 WCSC = World Computer Shogi Championship 27

参加ハードウェア

 次の中で選手権に参加したことのある ハードウェアは？ 1. ファミコン 2. PS3 3. FPGA 4. iMac 788台

参加ハードウェア

 次の中で選手権に参加したことのある ハードウェアは？  全部！ 1. ファミコン（第1回）※招待プログラム 2. PS3（第18回） 3. FPGA（第18, 19回）ボンクラーズ開発 者 4. iMac 788台（第22回）GPS将棋 29

今大会について

 日時: 5月3日から5月5日 (GW!)  場所: 電気通信大学  全42プログラムが参加  奇数だったため、1プログラムが招待参加  ここ10年ぐらいは40~50プログラム  今大会から決勝シードなし  上位者を電王戦へ推薦

第22回大会の主催・共催など

 主催  コンピュータ将棋協会 (CSA)
電気通信大学 エンターテイメントと認 知科学研究ステーション  共催  早稲田大学 ゲームの科学研究所  特別協力  公益社団法人 日本将棋連盟  協賛  富士通株式会社
株式会社 ドワンゴ  後援  総務省
文部科学省
経済産業省
一般社団法人 情報処理学会
一般 社団法人 情報サービス産業協会
電気通信大学
早稲田大学メディア ネットワークセンター 31

予選と決勝

参加プログラム数 試合数 選出 一次予選 26 7 8 二次予選 24 （シード 16） 9 8 決勝 8 7 （総当り） (5) 予選では完全スイス式と変形スイス式で組み合わせ 基本的に同じ成績のもの同士を当てる 順位の決定は、勝ち数, ソルコフ, SB, MD, DB を見る 強い相手と戦った方が有利

GPS将棋

 将棋プログラム

 GPS のメンバーが主体となって開発

 GPS = Game Programming Seminar

 東京大学大学院総合文化研究科の教員,学生が開催

 GPS将棋, OSL はCSA 公認ライブラリ

 OSL = Open Shogi Library

 選手権: GPS将棋としては10回参加

 成績: 2009年優勝 10年3位 12年優勝

GPS 将棋の特色

 コンピュータチェスやコンピュータ将棋 の最新の研究を取り入れている  実現確率を用いた探索  評価関数の機械学習  （並列）df-pn による詰将棋探索  疎結合並列探索  オープンソース, フリーウェア  クラスタ : 約800台 約3200コア

計算機群

 情報基盤センター教育用計算機を利用  東京大学駒場キャンパス情報教育棟  平日と土曜日は学生が利用  土曜日は一部演習室は閉鎖されている  日曜祝日しか利用できない！  利用申請が必要  申請者は離れられない http://gps.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/gpsshogi 35

GPS将棋の参加記

 5/2: 接続テスト, 駒場と会場  5/3: 一次予選, 駒場にて作業  5/4: 二次予選, 駒場と会場  5/5: 決勝, 駒場と会場  終了後に現地へ集合 / 表彰式など

5/2 : 前日

 夕方から会場へ  リモートのため、回線の接続テスト  ネットワーク越しに対局できるかテストなど  問題なく終了 37

5/3 : 一次予選

 シードなので参加しないで良い  情報教育棟にて作業  東大 駒場キャンパス  GW に入ったので、iMac 全台を借りられた  1人で全台起動すると1時間半かかる  管理者がいないといけない  ログの読み方や作業の共有  おかしな点を発見するため  定跡のチェック 変な指手がないかのチェック

5/4 : 二次予選

 朝は駒場  マシン起動の手伝いなど  起動の仕組みがうまくいったので不要だった  会場とskype で接続  中継を眺めるなど  午後から現地へ  予選通過後の作業  ルートでの分割数を増やす  定跡の一部変更  時間制御 / 切れ負けの反省 39

5/5 : 決勝

 駒場  中継を眺める  個人の感想: 今年は安心して見ていられた  最終戦を除く  全局終了後、マシンを落として現地へ  閉会式と表彰式に間に合った  懇親会

選手権の模様の紹介

 コンピュータ将棋選手権ネット中継  http://computer-shogi-live.cocolog-nifty.com/  情報交換しながら和気あいあい  本人同士が将棋を指すわけではない  でも胃が痛くなったりする  少しくだけたワークショップなどと雰囲 気が似ているかも  発表はないが ₄₁

個人的なポイントなど

 一次予選  Selene の全勝, 新規参加組が多く予選通過  二次予選  決勝シードがないため、より厳しい戦い  クラスタ参加が6組?  去年の決勝8プログラム + ツツカナの争い  この9プログラムは10位以下のプログラムに負けていない  Bonanza が予選落ち  決勝  GPS将棋がラスト前で優勝を決めたかと思いきや  上位5位の争い 新人賞と独創賞

報道

 一般紙  読売新聞, 朝日新聞  将棋専門誌  週刊将棋5/16号, 将棋世界7月号?  その他  情報処理学会学会誌  例年は、8月号にミニ小特集  Yahoo ニュースや/. 43

決勝8プログラム + 1 の紹介

 GPS 将棋  Puella α （旧名 ボンクラーズ）  ツツカナ  Ponanza  習甦  激指  YSS  Blunder Bonanza

http://www.computer- 以上、選手権の紹介と参加報告でした

コンピュータ将棋

 入力: 局面 （+ 時間, これまでの棋譜）  出力: 指し手

ゲーム木

 ゲームを木として表す  局面: ノード  手: 枝  展開すれば解ける！ （必勝法） x o x o x x_x o x x o x o x o x x o x x o x o o x_x o x x x o x o x x x o x o x 47

ゲーム木サイズ

ゲーム ゲーム木サイズ チェッカー 10^30 解析済 オセロ 10^60 人間より上 チェス 10^120 人間のトップレベル 中国象棋 10^150 人間のトップレベル? 将棋 10^220 トップにはまだ？ 囲碁(19路) 10^360 アマチュアレベル 阿伽羅（あから） = 10^224 現実的には解けない

強いプログラムを作るには

 評価関数 (形勢判断)  探索 (先読み)  どちらかが完全 ⇒ 解析できる  現実的でない 49

1手読み

 1手進めてから選ぶ  1手で終わるゲームなら解析 実際のゲーム:  1手では終わらない 1手先の勝ち負けを知りたい ⇒ 形勢判断 勝 分 負 ? ? ? ◯ : 局面 ｜ : 手

1手読み + 形勢判断

1手進め、形勢が良い手を選ぶ  形勢判断が完璧なら解析 実際のゲーム:  不正確 ⇒ 深い探索、正確な形勢判断が必要 51 +100 ₀ -90

評価関数

局面の良し悪しを数値化  評価項目/特徴とその重みからなる  例) 5*(駒得) + 10*(危険度) + ...  重みは機械学習で自動調整  特徴は人間が考える 局面 評価_{関数 評価値}

評価関数ひとむかし

 特徴を考える  人間が考える, 将棋の知識が必要  駒の点数, 王の危険度…  重みをつける  人間が考える, 将棋の知識が必要  歩が100点として、香車は200?400?  パラメータ数に限界  せいぜい数百数千?

評価関数, 現在

 特徴をたくさん考える  人間が考える  駒の点数, 王の危険度…  重みをつける  機械学習による自動処理  棋譜の指し手を選ぶように重みを調整  パラメータ数は数百万, 数千万, 億?

GPS将棋の評価関数

 序盤, 中盤, 中盤2, 終盤 の4種類  8,952,491 項目（重み0も含める）  2009年は約300万 : およそ3倍に  局面の進行度に基づき内分を取る  人間の知識で項目を選択  重みは棋譜から調整  調整後強くなったか対戦で確認, 採否 55

5 3 6 2 _{9 5} 1 4 1 2 3 Min-Player Max-Player Root 3 2 3 ₅ 2 3 2 1 3 Best Move 4 1 ₄ 5 2

Min-Max探索

数字は”評価値” 1 1 4 4 Max Player は最大値 Min Player は最小値を選ぶ

探索

 評価関数 + αβ探索  互いに最善を尽くす前提  深さ打ち切り探索  葉ノードで、評価関数による評価値を得る  一般に, 深く探索するほど強い  速度を上げる工夫 (7776FU, +300) 局面 探索 指し手, _評価値 57

αβ探索

 Min-Max を効率的に行い、同じ結果を得 る  不要な探索を行わない : 枝刈  探索窓, alpha-beta window の導入  興味のある評価値の範囲  (alpha, beta) として表記  返り値V で更新

 Max : If (V > alpha) alpha = V

枝刈

 枝刈条件  Max : V >= beta  Min : V <= alpha 例:  ルートのMax ノードは5以上  矢印のノードに左の子ノードから3が返った ⇛ 値は3以下になる (∵ Min ノード)  ルートには3以下しか返らない ⇛ 選ばれない  それ以上探索するのは無駄 ⇛ 枝刈 Min Max 5 (5, ∞) 3 (5, ∞) Cut ! 59

5 3 6 2 9 5 1 2 Min-Player Max-Player Root 3 2 3 _≧5 ≦2 3 ≦2 1 3 Best Move 5 ≦2 Cut Cut

αβ探索

数字は”評価値” Cut (-∞, ∞) (-∞, ∞) (3, ∞) (-∞, 3) (-∞, ∞) (3, ∞) (-∞, 3) (-∞, 3) (3, ∞) (3, 6) (-∞, ∞) (-∞,5) (3, ∞) (3, ∞) (3, ∞) (3, ∞)

5 3 6 2 _{9 5} 1 2 Root 3 2 3 _≧5 ≦2 3 ≦2 1 3 5 ≦2

αβ探索の結果

枝刈されたノード _{枝刈されたノード} 61

αβ探索と効率

 探索の順序  良い手を先に探索すると枝刈の効率が良い  ハッシュ表  千日手や合流  76歩 34歩 66歩  66歩 34歩 76歩

4 1 5 4 ₂ 5 3 1 3 2 6 Min-Player Max-Player Root 1 4 4 3 2 ₃ 2 1 3 _{Best Move} 4 1 4 2 2

探索順序の重要性

3 1 4 4 Max で小さい値 Min で大きな値 を先に探索 63 αβ探索で枝刈が起こらない！

効率的な探索

 Null-window search (NWS)

 V より大きいかを調べるなら(v, v+1) で探索  探索窓の幅がNull, 枝刈がすぐ起こるので高

速

 Principal Variation Search (PVS)

 一番左端は(-∞, ∞)で探索: 評価値v

 残りに、PV の結果を上回る手がないか調べ

る

 ⇛ v’ = Null-window search (v, v+1)

3 4 1 5 3 6 2 _{9 5} 1 2 Root 4 1 4

PVS

左端の探索結果は5. 5より大きくなるか調べたい (5,6) でNWS (5,6 ) (5,6 ) (5,6 ) 3 (5,6₎ 2 3 (5,6 ) (5,6 ) (5,6 ) 1 (5,6 ) 2 2 3 2 5 5 65

探索の効率化に重要な情報

 探索順序  枝刈が起こらないことも  探索窓の広さ  狭いほど枝刈は起こりやすい  ハッシュ表  探索結果の保持 : 同一局面の探索を行わない  手の並び替え: 浅い探索結果を元に

探索の工夫

 枝刈・探索延長  探索順序  探索窓  ハードウェア  専用ハードウェア (例: Deep Blue)  CPUのオーバークロック  マルチコア  クラスタ/疎結合 67

並列化の難しさ

 処理は並列に行える?  処理に順序依存性があると難しい  オーバヘッド  探索 : (逐次なら)枝刈されるノードの探索  同期 : 他のプロセッサの結果を待つ  通信 : 仕事の分割, 仕事を通信, 通信遅延

5 3 6 2 _{9 5} 1 2 Root 3 2 3 _≧5 ≦2 3 ≦2 1 3 5 ≦2

αβ探索の結果

枝刈されたノード _{枝刈されたノード} 69 色のついた分を探索するのが、 探索オーバヘッド

メモリ共有環境

 例: 最近のパソコン Nコア  プロセッサ間の通信は十分速い  通信オーバヘッドはあまりない  PV Split  PVS の並列化  左端を1人で展開

 残りのノードを並列にnull window search

 ハッシュ表を共有  ロックレスハッシュ

PVSplit

71 Min Max P2 P1 P 2 P 1 P1 P1 P2 1 P P2 2並列 Processor1,2 (P1,P2) 1 2 2 3 3 4 4 5 5

GPS将棋の疎結合並列探索

 2010年の第20回大会からクラスタ参加  順位: 3位 -> 6位 -> 1位!

 コア数: 666, 800, 3200

 情報教育棟のiMac, Amazon EC2 (2011)

 ネットワークで緩く接続されたマシン群

 通信速度はそんなに速くない

 情報のやり取りがあまり出来ない

単純なアイデア

 木を展開していき、台数分ノードができ たら全ノードに1台ずつ割り振る ⇛ 無駄な探索がかなり多い  台数効果が出ない  将棋の平均合法手数は80  1手深く探索するには80台  2手深く探索するには6,400台必要！ 73

メモリ非共有環境

 情報のやり取りが通信となり、遅い  探索結果やハッシュ表  ハッシュ表については、local, global, ハッ シュ値に応じて割り振る, hybrid などが考え られる  探索結果を使うには、他の人の仕事が終わる のを待つ必要がある

従来手法

 YBWC, APHID, TDSAB

 YBWC はPVSplit に近い手法  合議  将棋では実際に成功した例があまりない  チェスでもRybka がクラスタ探索をして いるが、詳細は不明  他ではクラスタ探索を聞かない 75 http://cluster.rybkachess.com/

合議

 お手軽な（疎結合）並列探索  複数台で1台のマシンよりも強くなる  4, 8台で55%前後  逓減は速い 準備:  異なるプログラムの用意 : 台数分  評価関数に乱数を入れるなど 手順:  それぞれ同じ局面を探索  多数決で指手を選択

8台合議例

77 P1 Root P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 指手 票 a P1, P2, P4, P8 b P3, P5 c P6, P7 手a が選ばれる 左から手a,b,c と並ぶ

GPS将棋

 探索窓を共有しない  同期オーバヘッドと効率のトレードオフ  ハッシュ表は各自で持つ  割当て時に前回担当分に割当てられる  ここでは、通信オーバヘッドはない  並び替えは探索など  探索オーバヘッドはあるが、並び替えがうま くいけば、少なく抑えられる

GPS将棋のアプローチ（概要）

 ルートで手生成  上位N 手にマシンを割当  順位に応じて台数を変化  残りの手は1台で通常探索  それぞれ, 手を進めた局面で手生成  各手の台数が1台なら1台で通常探索  上位M手にマシンを割当, 残りは1台で探索  以下、繰り返し  「残りの手」が最善となったら探索時間延長 79

N=M=1

Min Max P8 P 7 P6 8並列 P 5 A P 4 P3 P2 P1 Root P8 と比較し, Aの子ノードは5手深く探索

N=2, M=1

81 Min Max P 1 1 A P 5 P1 4 P 11並列 Root P11 と比較し, Aの子ノードは3手深く探索 P3 P2 P 1 0 P6 _{P7 P8} P9

台数分割

 良い手には多く割当、良くない手にはあ まり割当てたくない  “良い手”がわかれば探索する必要はない  順位付けが必要  1秒での探索や実現確率の上位の手を利用 (2010,2011)

上位を選ぶ (2012)

 前回その局面を探索した ⇛ 前回の探索結果の上位N手 (new)  探索していないが、5秒以上ある ⇛ 1秒で探索した結果の上位N手  実現確率の上位N手 85

探索時間延長

 「残りの手」が一番良い ⇛ 探索時間延長  他の手よりも浅い ∵ 1台で複数の手を担当  ⇛ 信用出来ない  「残りの手」以外での1位はそのまま探索  他は「残りの手」の最善の探索に再割当  「残りの手」を読んでいた1台は、新しい 残りの手を探索（これは問題）

問題点

 「残りの手」を読んでいた1台は、新しい残 りの手を探索  「新しい、残りの手」は1台で探索  やはり怪しい  浅い探索の結果が選ばれる可能性がある  本番でも起きていた様子  どうすべきだったか  「残りの手」で良い手  「残りの手」以外での1位の手  だけを探索すれば良い 87

探索時間延長（延長前）

P 11 P 5 P1 4 P Root P3 P2 P 1 0 P6 _{P7 P8} P9 手a 手b 手c 手d = best 手a, 手b に比べて3手浅い手d が最善 評価値: d > a > b > c

探索時間延長（再割当後）

89 P11 P5 P1 ₄ P Root P3 P2 P 1 0 P6 _{P7 P8} P9 手a 手b 手c 手d 上位N(=2)手の最善(a) : そのまま探索を続行 上位N(=2)手の残り (b) : プロセッサ(6-10)を集め、 最善手d を探索 残りの手(c,d)の担当は 新しい残りの手(b,c)を探 索

GPS将棋のアプローチ（再掲）

 ルートで手生成  上位N 手にマシンを割当  順位に応じて台数を変化  残りの手は1台で通常探索  それぞれ, 手を進めた局面で手生成  各手の台数が1台なら1台で通常探索  上位M手にマシンを割当, 残りは1台で探索  以下、繰り返し 「残りの手」が最善となったら探索時間延長

選手権での構成

 マスタ 1台  情報の統合など  スレーブ 792台  探索  詰将棋専用スレーブ 4台  詰将棋専用 91

今年のクラスタ差分

 Perl, ruby からC++ へ書き換え  速度向上  タスク分割方法  性能向上  探索時間延長  探索結果の信頼性を向上

マシンスペック

iMac Core 2 Duo iMac Core i 5 Amazon EC2 その他 コア 数 2010 307 0 0 7 666 2011 208 0 40 15 832

2012 0 _CPU 788 0 _{#core #cpu memory} 9 3224

iMac Core 2 Duo 2.0GHz Intel Core 2 Duo 2 1 2GB iMac Core i 5 2.5GHz Intel Core i 5 4 1 4GB Amazon EC2 2.93GHz? Intel Xeon X5570 4 2 23GB 93

対戦実験

 今年も行なっていない 参考記録:  金子, 田中「最善手の予測に基づくゲーム木 探索の分散並列実行 」 GPW2010  逐次よりも強い  8コアでメモリ共有探索4コアと同等 （勝,負,引分） メモリ共有型 1コア 2コア 4コア クラスタ8コア _{71 – 28 - 57 – 29 - 43 – 50 -}

計算機群（再掲）

 情報基盤センター教育用計算機を利用  東京大学駒場キャンパス情報教育棟  平日と土曜日は学生が利用  土曜日は一部演習室は閉鎖されている  日曜祝日しか利用できない！  利用申請が必要  申請者は離れられない http://gps.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/gpsshogi 95

他の部分の去年との違い

 評価関数  古いバージョンに勝ち越すものを採用  探索  チェスプログラムStockfish を将棋へ移植  gpsfish  今回探索のスレーブとして利用  チェスと将棋の違いに起因する問題が多々  稲庭対策がない / クラスタはあり  詰将棋がない / クラスタはあり (元)駒得少年の冒険

関連

URL

 GPS将棋  http://gps.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/gpsshogi  http://twitter.com/gpsshogi  Floodgate （コンピュータ将棋対局道 場）  http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi  第22回コンピュータ将棋選手権  http://www.computer-shogi.org/wcsc22/ 97

まとめ

 WCSC において, GPS 将棋が優勝  約800台での疎結合並列探索  注目の集まる電王戦への出場  コンピュータ将棋のアルゴリズムを紹介  GPS将棋の疎結合並列探索を簡単に紹介 

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