世界コンピュータ選手権の参加者のマシンスペックをみると、マシンスペック高すぎです( ﾟДﾟ)
GPUを2枚詰んだ個人のPCで参加しようと思っていましたが、GPU8枚とかで来られたらモデルと探索の性能ではどうにもならなそうです。
モンテカルロ木探索は並列化の効果が高く、私の実験でも、GPUを2枚にするだけで、GPSfishに対して勝利が40%から75%(R+261)に上がっています。
8枚になると単純計算で、R+2088です（実際は線形には伸びませんが）。
ということで、AWSでp3.16xlargeを借りて参加することを検討しています。
AWSで参加することを考慮して、cuDNN対応したコードをLinuxで動かせるようにしました。
しかし、Ubuntu 16.04 LTSをCore i9で動かすと、マルチスレッドの性能がでず、探索速度がWindowsの半分になります。
GPUの推論処理をコメントアウトしても変わらないので、Ubuntu 16.04 LTSのカーネルが古いためCore i9に対応していないためと予想しています。
AWSはXeonなので、性能劣化しないと思っていますが、事前に実験しておく必要がありそうです。
GPUインスタンスは高いので実験するにもお財布が痛みます・・・
あと、AWSを使う場合は、参加者の皆さんはどのように実行されているのでしょうか。
現地にノートPCを持ち込んで、ノートPC上でsshコマンドをバッチファイルにして、将棋所に登録すればよいと思っていますが、どういう方法がメジャーなのでしょうか。
ノートPCを経由するので多少のラグはありますが、大会のサーバがLAN内にあると、AWSから直接というわけにもいかないと思うので、この方法になるのではないかと思っています。
2018/4/3 追記
AWSを試験的に使ってみたのですが、AWSでも遅かったので原因を調べたところ、Linuxで遅くなる原因が判明しました。
ニューラルネットワークの実行を待機する処理を
while (uct_node[current].evaled == 0) this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(0));
のように記述していましたが、これがWindowsだとスレッドの実行をスイッチしてくれますが、LinuxだとCPUを100%消費してスレッドが切り替わらないためでした。
while (uct_node[current].evaled == 0) this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(1));
にすると、速くなったのですが、1ミリ秒のスリープが無駄なのでスピンロックするのはやめて、condition_variableを使った実装に修正する予定です。
2018/4/4 追記
Twitterでの開発者同士のやり取りで以下の方法で可能ということなので、情報を載せておきます。
SSHのコマンドをバッチファイルに記述することで、リモートでUSIエンジンを動かせるようです。
http://ai65536.hatenablog.com/entry/2015/03/31/190904ai65536.hatenablog.com
