「藤井聡太竜王が日本AMDと広告契約、日本将棋連盟が発表」記事へのコメント

GPU使うタイプのAI

[Anonymous Coward]

今の将棋AIのトレンドは、GPUを酷使するタイプのディープラーニングAIなんだそうですよ。
しかもこの1年ぐらいで一気に強くなった。
GPU型のAIは序盤が強いらしい。その一方、終盤に弱点があって詰みを見逃すこともあるとのこと。

スレッドリッパー使うタイプの、CPUをぶん回す型のAIはディープラーニングではない古いタイプ(よく分からんけど多分力業で探索するタイプ？)なので、GPU型とは性格が異なるとのこと。
CPU型のAIは終盤が強くてまず間違えない。一方、序盤は間違えることがけっこうあるとのこと。

この性格の違うAIを組み合わせるのが最強っぽいですね。
実際、将棋AIの

AMD（Radeon）とディープラーニング

[Anonymous Coward]

nVidiaのCUDAに相当するものが、おそらく「 ROCm [wikipedia.org]」だろうけど、周回遅れの後追いだからねぇ。

（将棋AIのことはよくわからんが）ROCmで動く汎用機械学習フレームワークもあるにはある。とりあえず「Caffe [berkeleyvision.org]」のROCm版である「HIPCaffe [amd.com]」 や「TensorFlow [tensorflow.org]」と「Pytorch [pytorch.org]」が挙げられるみたい。（その他はWikipediaを見て）

ただし日本語

Re:

[Anonymous Coward]

Google ColaboratoryでCPUでPytorchを使おうとした。
当然Pytorchだけなら最新バージョンで動く。

だがtorchtextとか使おうとしたら、転がってるソースとバージョンを合わせなせれば動かなかったり。
まあバージョンが明記されていればpipで入れ直すだけですけど。
明記されていなくても、Stack Overflowに書いていたりしますけど。

ありがちと言えばありがちだが、この場合、torchtext以外の物と組み合わせて使おうとしたらどうなるんだろう？と思った。

CPUとソフトウェアだけでこうなので、冒険的な事をしようと思う場合は、GPUだのフレームワークだのは保守的なチョイスになったりするのかなあ。

Re:AMD（Radeon）とディープラーニング

[Anonymous Coward]

自己レスをすれば、ROCmなどがもっと使われて、こなれてくれば良いのだろうけど。選択肢が増えるのは良いよね。