GPU性能と将棋AIの強さの関係 - シンギュラリティ実験ノート

GPU性能は将棋AIの強さに影響する。dlshogiのようなDeepLearning系の将棋AIソフトに本来の強さを発揮させるには、最低でも20～30万円クラスのゲーミングPCの能力が必要と言われている。我が1000ドルPCでもdlshogiは内蔵GPU＋onnxruntime版で動いているのだが、このクラスのGPU性能で動かした場合に、将棋AIの強さにどの程度影響するのかを検証してみた。

Copilotに「未来的な将棋AIの絵」を頼むとチェスの駒の絵になってしまう😂

dlshogiとSuisho5のELOレーティング

先日の記事では将棋AIが10倍強くなるのに要する期間を検証した。その中でELOレーティングはdlshogiが4692、Suisho5が4598であった。レーティングでおよそ100の違いがあり、dlshogiの方が強いという結果になっている。

レーティング100の違いは勝率的にどれくらいの違いかというと、レーティングの式にΔR=100を代入して計算すると分かる。

$R = \dfrac {1}{1+10^{-ΔR/400}}$

$= \dfrac {1}{1.562}$

$= 0.64$

勝率64％、相手側の勝率が36％になるので、dlshogiの方が勝率的には約1.8倍強いことになる。しかし我が1000ドルPCでは残念ながらそのようにはならない。

1000ドルPCで50回連続対局させた結果

下記の条件で連続対局させてみた。

dlshogi
- モデル：2021年第2回電竜戦エキジビジョンバージョン
- 定跡　：未使用
Suisho5
- モデル：2021年第2回電竜戦バージョン
- 定跡　：使用（standard_book）

50回連続対局させた結果は以下のようになった。

dlshogi　１３勝（27％）
- 先手９勝（39％）、後手４勝（16％）
Suisho5　３５勝（72％）
- 先手２１勝（84％）、後手１４勝（60％）
２引き分け（２５６手で勝負つかず）

Suisho5の勝率が72％、dlshogiの勝率が27％なので、Suisho5の方が約2.7倍強いという結果になった。

使用モデルのバージョンは前述のレーティング掲載サイトと同じなので、原因は明らかにGPU性能と思われる。

結果の考察

レーティング掲載サイトで使用しているGPUはGeForce1050Ti、またはGTX2080となっている。それぞれのGPU性能値（TFLOPS数）は、「CPUとGPUの性能向上の歴史」の記事で参照したサイトの情報によると、以下のようになる。

GeForce GTX1050Ti　：2.1TFLOPS
GeForce GTX2080　：8.9TFLOPS

我が1000ドルPCの内蔵GPU（Radeon 780M）は8.1TFLOPS。TFLOPSで比較するとそれほど違いがないように見える。しかしNVIDIAのGPUにはTensorRTという高性能な推論用ランタイムライブラリがある。私のようにOnnxRuntime版を利用した場合と、TensorRT版を利用した場合では、dlshogi作者のサイトの情報によると7.2倍の性能差があるらしい。

（以下は上記サイトからの抜粋）

OnnxRuntime版について

Windows 10 version 1903以降のPCであれば実行可能です。
ただし、探索速度は、TensorRT版にくらべて落ちます。

NVIDIA GeForce 2080Tiの場合、初期局面の探索速度に、以下の差があります。

バージョン NPS

OnnxRuntime版 5715

TensorRT版 41280

約7.2倍の差があります。

最高のパフォーマンスを出すには、TensorRT版をTensorCore搭載のNVIDIAのGPU(NVIDIA GeForce 2080Tiなど)で動かすことを推奨します。

バージョン	NPS
OnnxRuntime版	5715
TensorRT版	41280

本来のdlshogiとSuisho5のレーティング差から求めた勝率の比率1.8倍と、我が1000ドルPCでのSuisho5とdlshogiの勝率の比率2.7倍をかけ合わせると4.86となり、約5倍の強さの差（性能差）が発生していいる。この５倍の強さの差は、TensorRTとOnnxRuntimeの７倍の性能差でほぼ説明できる（と思う）。

本日のまとめ

dlshogi公開モデルの本来の強さを体感したければ、やはりNVIDIAのGPU＋TensorRTの環境が前提となる。クラス的にはGeForce RTX2080Tiクラス（11.8TFLOPS）以上か。今ならNVIDIAのGPUを搭載するミニPCにこんな機種がある。

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以前に似たような機種でNUCX17というミニPCがあったのだが、ドクロマークの絵が不評であった。幸い今回はそのようなマークは付いていないのでオススメだ。

もうひとつのオススメは、クラウド環境のGPUを使う方法である。契約するまでが大変そうだが、Google colab Proなら割と簡単にできそうだ。Google colab は一時期sshが禁止されていたが、最近は課金すればsshは使えるようだ（情報として参考にしたサイトはこちら）。sshが使えれば、PC上のモデルと、Google colab上で高速なGPUを使うモデルとを対局させることができる。（詳しい説明はこちらにある）