並列MC/UCTアルゴリズムの実装

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • A Study on Implementing Parallel MC/UCT Algorithm

抄録

我々はコンピュータ囲碁を題材に，リカレントニューラルネットの応用を研究している．今回，テストベッドとして並列UCT/MCアルゴリズムを用いた囲碁ソフトを作成し，実装法を検討した．探索木共有方式とクライアントサーバ方式を，タイプの異なるCPUを用いた2つのシステム，x86/自作PCとCell/Playstation 3に実装し，実行速度を測定した．クライアントサーバ方式は，現在広く使われている探索木共有方式と比べてCellでは3倍高速に，x86では10%遅くなった．また，UCTアルゴリズムをモンテカルロシミュレーションの並列実行と組み合わせた時に起こる，アルゴリズムの挙動が変化するという問題の影響をGNU GOに対する勝率で評価した．実験した並列度4の場合，ELOレーティングに換算した勝率の低下は最大35ELOだったが，簡単な方法で最大20ELOに改善することができた．

We have developed a parallel MC/UCT computer Go program as a test bed for our research, applied recurrent neural networks. We measured the execution time of both commonly used shared-tree and client-server implementations on two different types of systems, Intel Core 2 Quad on a PC and Cell Broadband Engine on a SONY PLAYSTATION 3. The client-server implementation runs three times faster and 10% slower than shared-tree on the Playstation 3 and PC, respectively. Also, the effect of a well-known problem that parallelizing Monte Carlo simulations may make UCT algorithm behave differently was evaluated with the winning rates against GNU GO. Our experiments using four cores show that the winning rates decrease 35 ELO at most and can be improved to 20 ELO.

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050011097177640192
  • NII論文ID
    170000080297
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00097630/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

問題の指摘

ページトップへ