自己対局のプログラムをマルチGPUに対応させました。
処理方式は、対局プログラムのマルチGPU対応とほとんど同じです。
マルチGPU対応により局面生成の速度がどれくらいあがるか測定しました。
測定条件
- シングルGPUは、TitanV 1枚。200スレッドで対局。
- マルチGPUは、Titan VとGeForce 1080 Ti。GPUごとに100スレッドで対局。
- モデルは10ブロック、192フィルターのResNet
測定結果
局面/秒
ほとんどかわらなかったorz
ランダムに選ばれる初期局面によるので、何回か測定すると結果が多少前後する。
ChainerをPython経由で使用しているので、GILでロックされることが影響していそうである。
こうなるとC/C++のランタイムがあるTensorFlowだとどうなるか試したくなってきた。
TensorFlowで作り直すのは大変だなぁ...（ - -）
その前にプロファイラで調査すべきかな。
