低レーティング帯での探索ノード数と強さの関係

以前に、R4000以上でのdlshogiの思考時間と強さの関係について調べた。

今回は、低レーティング帯で、dlshogiの探索ノード数と強さの関係について調査した。

調査方法

floodgateに、探索ノード数を変えて放流し、レーティングを調べた。
基本はバッチサイズ1、スレッド1で、探索ノード数が4096以上では、思考時間が3秒くらいになるようにバッチサイズを増やした。

比較のために、水匠5でもノード数を変えてレーティングを調査した。
水匠5も基本はスレッド1で、ノード数が12.8Mの場合だけ思考時間が3秒くらいになるようにスレッドを8にした。

結果

dlshogi

name	nodes	nodes比対数	rate	rate差	nodes2倍あたり
dlshogi_pre17_p32768_b16th1	32768	3	3925	263	88
dlshogi_pre17_p4096_b2th1	4096	3	3662	292	97
dlshogi_pre17_p512_b1th1	512	3	3370	301	100
dlshogi_pre17_p64_b1th1	64	4	3069	513	128
dlshogi_pre17_p4_b1th1	4	2	2556	595	298
dlshogi_pre17_p1_b1th1	1		1961

水匠5

name	nodes	nodes比対数	rate	rate差	nodes2倍あたり
suisho5_nodes12800k_th8	12800000	3	3818	308	103
suisho5_nodes1600k_th1	1600000	3	3510	342	114
suisho5_nodes200k_th1	200000	3	3168	466	155
suisho5_nodes25k_th1	25000	2.6	2702	576	218
suisho5_nodes4k_th1	4000	3.3	2126	855	257
suisho5_nodes400_th1	400		1271

考察

dlshogiも水匠5も、レーティングが低い方が、探索ノード数を倍にした際のレーティングの伸びが大きい。

dlshogiと水匠5では、水匠5の方がノード数を倍にした際の伸びが少し高い。
これは、前回の調査と同じ傾向である。

まとめ

低レーティング帯での探索ノード数と強さの関係について調査した。
調査の結果、レーティングが高くなるほど、レーティング差あたりの必要な探索数が増えることがわかった。
これは、レーティングの上昇に対して、必要な探索ノード数は指数的に増えていくことを示している。

dlshogiと水匠5では、水匠5の方がノード数を倍にした際の伸びが少し高いことがわかった。
しかし、レーティングが上がるほど、その差は少なくなる。

わずかな探索速度を伸ばす努力よりもモデルの精度を上げる方に注力すべきなのかもしれない。