要約 PTQ(要するにINT8演算)の導入でR+30程度 実装 ニューラルネットワークは基本的に浮動小数点演算(FP32)を用いている。今までは半精度浮動小数点演算(FP16)により高速化を行っていたが、Post Training Quantization(PTQ)という、FP32の範囲を絞ってINT8の…

要約 現状のMiacisとdlshogi(GCT:電竜戦ver)とのレート差約300の内訳は 評価関数の差で約200 探索速度の差で約100 と予想。 損失計測 前回とほぼ同様の設定で、floodgateの2015年の棋譜だけでなく2016年から2020年までの棋譜それぞれについて損失を計測した…

要約 TensorRT(TRTorch)を導入したことでNPS約1.3倍、R+70ほど。 実装等 前回、同じデータについてMiacisとdlshogiの評価関数を比較した結果、そこまで精度に差がないのではないかという結果が得られた。この結果が正しいとすると、棋力の差は探索速度や効率…