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lvisdd/GoogleColabShogi.md

Last active Nov 24, 2020
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DeepLearningShogi for Google Colab
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GoogleColabShogi.md

GCT (Google Colab TPU Training) 将棋

基本方針

  • 将棋AIで学ぶディープラーニング (山岡忠夫著) の手法を参考にする。 [1]
  • 個人で利用するのが現実的な学習リソースとコストで、ディープラーニングモデルを強くするため、Google Colab を積極的に活用する。
  • 将棋以外にも活用するため、 Python を利用する。
  • 高速化が見込まれる場合は、 Cython を利用する。
  • 対局時の高速化のために、dlshogi (Pytorch/TensorRT) を利用する。
  • 学習時の高速化のために、dlshogi (Pytorch) を利用する。
  • Google の AlphaZero の手法をリスペクトするため、Google Colab (GCP) の TPU を利用する。
  • TPU が利用できない場合は、 GPU の TensorCore を有効活用するため、AMP (Automatic Mixed Precision) を利用する。
  • TPU のバグを回避するため、 ローカルPC または、クラウド の GPU を学習／推論に使用する。
    • ローカルPC の GPU で実際に対局し、低ノードでの学習モデルの強さを見る。
    • クラウド の GPU で大会に出場し、ハードウェアリソース増強で、学習モデルの強さを向上する。
  • 費用対効果見合いで、NVIDIA A100 を活用する。

使用ライブラリ

dlshogi (Pytorch)/Apery

python-shogi

  • 学習データの前処理（floodgate / AobaZero の棋譜）に使用。
  • 対局時に使用。
  • 高速化を図るため、Cython でビルド。

elmo

技巧2

  • 初期モデルの学習後、実際の対局で強さを測るために使用。
  • ディープラーニングモデルを対局する際に、Lesserkai→技巧2→やねうら王ライブラリ勢に勝利するまでのハードルが高い。
    • モデルの学習精度、対局時に使用する将棋ライブラリ／ハードウェアリソースの性能等、棋力の問題点を切り分けにくい。
  • 同一ハードウェアで技巧2に勝利できるかが、ディープラーニングモデルの棋力の目安になる。
    • Python では、GIL の制約により nps が向上しないため、絶望的だった。
      • GCT (WCSC 30) ＋GTX 1080 では、ローカル対局時に勝利できる気配が無かった。
    • C++/dlshogi (Pytorch) ＋RTX 2070 Max-Q では、nps が不足しているためか、やはりローカル対局時に勝利できる気配が無かった。
    • C++/dlshogi (TensorRT)＋TensorCore でようやく勝利できるようになった。
  • 一定以上の棋力のモデルを学習できれば、多少のディープラーニングモデル精度向上よりも、ハードウェア性能による nps 向上の方が、棋力の向上に貢献している可能性がある。
    • ただし、GCT (WCSOC 2020) では、dlshogi (WCSOC 2020) 相手に勝てる気配がないため、モデル精度の壁は確かに存在する。

AobaZero

水匠2

  • 初期モデルの学習後、実際の対局で強さを測るために使用。
  • リーグ戦のUSIエンジン側として、弱点の補強のため、採用を検討したい。
  • 弱点の補強のため、同梱の定跡ファイルを利用して、定跡を作成する。

ネットワーク構成

Tensorflow/Keras で以下のネットワークを作成dlshogi (Pytorch) を利用する。

  • 方策ネットワーク(policy network)
  • 価値ネットワーク(value network)
  • マルチタスク学習
  • Residual Network
  • Swishあり
    • 将棋AIの実験ノート：活性化関数Swishを試す
    • Swishありモデルで、強化学習 (make_hcpe_by_self_play) する場合は、onnx モデルである必要がある。pytorch で生成したモデルには対応していない。
    • Colab が、CUDA 11.0/TensorRT7 以降に対応するまで、Swishありモデルでの強化学習の採用は保留する。

AlphaGo/AlphaZero クローンの GitHub リポジトリの参考

  • RocAlphaGo [3]
  • minigo [4]
  • alpha-zero-general [5]
  • DeepReinforcementLearning [6]
  • dlshogi-zero [7]

AlphaGo/AlphaZero 手法の参考

クラバートの樹

  • No.180 - アルファ碁の着手決定ロジック（１）　[技術] [8]
  • No.181 - アルファ碁の着手決定ロジック（２）　[技術] [9]

最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応 [10]

  • アルファ碁ゼロに使われているディープラーニングを解き明かす 論文から詳細を紹介 [11]

山岡忠夫著／監訳の書籍

  • 将棋AIで学ぶディープラーニング [1]
  • 囲碁ディープラーニングプログラミング [12]
  • 技術書典で頒布されたdlshogi の本 [13]

TadaoYamaokaの日記

大規模学習

floodgate

  • 終局まで含む棋譜で追加学習が必要なため、floodgate の棋譜（20082011年～2019年）を使用。
  • Rating で絞る（Rating 2500 or 3000以上等）よりは、学習局面数を多くする方が感覚的には強くなる。学習局面数を多くすることで、value network の精度が上がるためか。
  • 複数年の学習データをまとめてシャッフルするよりは、年単位に順次学習（2008年→2009年→2011年→2012年→ ... →2019年）した方が感覚的には強くなる。年単位のRating の向上を追体験するためか。
  • epoch 数を多くして、Policy/Value の精度を上げても、棋力は上がらない。悪手を含めて、過学習するためか。
  • 棋譜のフィルタ／重複排除／シャッフル／CSA -> hcpe 形式への変換には、ElmoTeacherDecoder を使う。
  • 訓練データには、floodgate を使用する。最大手数:512、最大評価値:5000、最小レーティング:なし（コメントアウト）、重複あり、シャッフルあり。
  • テストデータには、floodgate を使用する。最大手数:512、最大評価値:5000、最小レーティング:3500、重複なし、シャッフルあり。

elmo

  • 技術書典で頒布されたdlshogi の本「ディープラーニングを使った将棋AIの作り方2～大規模学習、高速化編～」を参考にした。 [13]
  • elmo_for_learn で生成した訓練データ（約5億局面）で事前学習。
  • デフォルトでは、 評価値閾値（3000）で打ち切っているので詰み手順は入っていない。そのため、億単位の局面を学習しても、Lesserkai を詰み切れない。
  • 教師データとしては、ランダムなプレイでもいいから、最後まで打って勝敗を判定する必要がある。または、詰み探索を併用する必要がある。
  • 生成されたhcpe 形式には局面の繰り返し数と手数が含まれない。 [20]
  • AlphaZero Shogi で使用されている繰り返し数と手数は、入力特徴量に加えれない。 [21]
  • 評価値閾値（30000）で訓練データ（depth8: 約5億局面、depth10/12: 約1000万局面単位、depth14/16/18: 約100万局面単位）を生成する。
  • 1000万局面単位に結合し、シャッフルする。
  • Colab の CPU で depth8/10/12 、ローカルPC で depth14/16/18 の訓練データを数ヶ月～半年程度で生成した。
    • elmo_for_learn で生成した訓練データのdepth を深くすることで、どこまでAlphaZero に迫れるのか試すのも面白そう。
    • c5d.24xlarge（96 vCPU、192 GiB）のスポットインスタンスで、depth12 の訓練データを生成してみたが、お財布的に現実的ではないため、断念した。
  • Colab の GPU (T4) では、dlshogi (Pytorch/AMP) で、約1時間40分/1サイクル（1000万局面）/1Epoch の訓練データを学習できる。

強化学習

  • 技術書典で頒布されたdlshogi の本「ディープラーニングを使った将棋AIの作り方～強化学習編～」を参考にした。 [13]
  • Python の並列処理では、GIL (Global Interpreter Lock) がボトルネックになる。
  • Cython の将棋ライブラリを使用しても、24時間／1000プレイアウト程度かかる見込み。
  • C++/Go 他の言語による並列化／高速化が必要と思われる。
  • 強化学習の代わりのバリエーションとして、Apery との対局を1手3秒、100局程度を追加学習したところ、悪手を指すようになり、むしろ弱くなった。
  • 全く別系統の教師データを追加するとノイズが紛れ込むため、一時的に弱くなる可能性がある。大量の教師データを継続的に学習することで、ノイズが平均化され、結果的に改善に寄与している可能性がある。
  • 仕組みの理解や実験にはいいが、Python で強化学習するのは現実的ではないため、採用を見送った。
  • 自己対局時の高速化のために、dlshogi (Pytorch/TensorRT) を利用する。
  • 自己対局モデルの弱点を見つけるため、USIエンジンを含めたリーグ戦を導入する。
  • リーグ戦には、dlshogi (WCSOC 2020) のモデルを採用する。
  • 自己対局側は、ルート局面にディリクレノイズを加えている。リーグ戦と同じモデルを採用し、同条件を設定した場合でも弱くなる。
  • 1サイクル700万局面単位で用意する。不足分は、elmo の訓練データ (300万局面) を追加した。
  • Colab の GPU (T4/P100) では、dlshogi (Pytorch) で5~10万局面／日程度の学習データを生成できる。
  • dlshogi (TensorRT) は、Colab の CUDA Driver (10.1) とTensorRT7 以降の対応バージョン (10.0/10.2) の相違で利用できない。
  • 複数サイクルの強化学習をするには、最低限 TensorRT が活用できないと、Colab や低スペックのローカルマシンでは厳しい。
  • クラウドリソース (NVIDIA T4/V100/A100) の活用を検討する。

初期モデルの学習順序

  • floodgate（2008年→2009年→ ... →2019年）の訓練データと floodgate のテストデータ。

    • 将棋のルールと幅広い局面を終局まで学習する。
    • floodgate の任意の年のデータを学習することで、Lesserkai とのローカル対局で初勝利した。

  • elmo（depth8→depth10→depth12）の訓練データと floodgate のテストデータ。

  • 自己対局（Swishなし）＋リーグ戦／elmo（depth14/16/18）の訓練データと floodgate のテストデータ。

    • ディープラーニングモデルの自己対局で生成できる局面数が少ないため、elmo の訓練データを混ぜる。
    • 強化学習することで、dlshogi (WCSOC 2020) とのローカル対局で初勝利した。

  • AobaZero の訓練データとfloodgate のテストデータ。

    • 序盤と入玉宣言法の教師局面の学習を期待する。
    • 教師あり学習することで、水匠2 (WCSOC 2020) とのローカル対局で初勝利した。
      • 良質な教師データ（億単位）があれば、十分に棋力が向上する可能性がある。
      • ただし、RTX2070 ノート→p3.2xlarge (V100×1)→p3.8xlarge (V100×4) と GPUマシンスペックを向上すると、CPU/メモリの向上により、ローカル対戦相手の棋力も向上する。
      • 適切なマシンスペック（CPU/メモリ/GPU）で、自己の強化学習とリーグ戦 (水匠2) を検討したい。
        • 高級スリッパ (Ryzen Threadripper 3990X) に勝つための適切なマシンスペックとは。
        • Ryzen Threadripper 3970X＋TITAN V/RTX 2080 Ti の強化学習で勝てないのであれば、少なくともGPU には、V100/A100 が必要か。
        • 「鶏が先か、卵が先か」みたいなジレンマ。そのうち考えるのをやめた。

  • AobaZero ＋ dlshogi の訓練データと floodgate のテストデータ。

    • 互角局面集を活用した中盤～終盤の教師局面の学習を期待する。
    • 事前学習モデルと教師データの質が異なると、精度や棋力が一気に下がる。
    • 1サイクルあたり、AobaZero (1100万局面) ＋ dlshogi (600万局面) をマージして、学習する。

Google Colab の参考資料

TPU 対応の参考資料

NVIDIA A100 対応の参考資料

TBD

  • C++/Goによる並列化／高速化／強化学習
  • 強化学習＋リーグ戦
  • ...etc

備考

  • Google Colab がTPU対応した！ TPU パワーで手軽に強くなるんじゃね？っと思ったら、そんなうまい話はなかった。
  • Tensorflow/Keras のバージョンで TPU の挙動がよく変わる。
  • GPU で動くコードが TPU で動かないことが多い。デバッグが辛い。
  • とはいえ、Google Colab 上で、TPU が無料で遊べるのは魅力的。使えるところには積極的に使いたい。
  • PFN [32] や 産総研 [33] の大規模GPUクラスタに、個人が対抗する手段として、TPU を活用したい。
  • ディープラーニング将棋においては、学習リソースよりも、強化学習での訓練データ生成／対局時の推論リソースの調達が課題。
  • GCP で、Cloud TPU Pod (v2/v3) を利用することもできるが、NVIDIA GPU で学習 (AMP)／推論 (TensorRT) を活用し、高速化することができる。
  • 現状のデータセット／モデルの規模では、NVIDIA A100 のGPU を採用する方が訓練データ生成／学習／推論／対局時の全てに活用できるため、費用対効果が高いと思われる。

参考文献

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