Es gibt (erfolgreiche) Bemühungen, Leela mit stark verkleinerten NeuronalNetzen laufen zu lassen, die dennoch ordentlich Stärke erreichen. Dies hat den großen Vorteil, daß Leela damit auf CPU laufend, wesentlich höhere Berechnungsgeschwindigkeiten erreichen kann - mit den normalen Netzen, die z.Zt. ja 20x256 groß sind, ist Leela ja auf der CPU quälend langsam. Auch für die Brettcomputer mit den Raspberry Pi- Rechnern könnte das sehr interessant sein.

Hier der Link zum Thread im Leela-Forum:

https://groups.google.com/forum/#!to...ro/2f6Pata3AGY


Bisher wird dort eine auf 16x2 (!) Größe eingeschrumpfte Version des starken NeuralNetzes 11258 angeboten. Theoretisch sollte dieses geschrumpfte Net 160x schneller abgearbeitet werden, als die Originalgröße (!!!). Damit könnte also auch auf limitierter Hardware (Raspberry Pi) eine erheblich größere Spielstärke generiert werden, weil durch das Speedup natürlich die Taktik erheblich besser wird.

Es ist dabei aber zu beachten, daß die geschrumpfte Net-Version ein neuartiges SE-Net ist (SE= Squeeze and Excitation). Dies kann nur von den neueren LC0-Versionen ab 0.20.0 verarbeitet werden, mit älteren Version klappt es nicht!

Habe es gerade auf meinem einfachen Netbook auf der Arbeit probiert und in Arena problemlos zum Laufen gebracht, also Lc0 v0.20.1 mit dem eingeschrumpften 16x2 Net. Geht ab wie die Hölle!
Vorher hatte ich auf dieser limitierten CPU um die 6 rollouts/s (mit einem 20x256 Net)(also wirklich schneckenlangsam). Das neue Mini-Net schafft knapp 1000 rollouts/s, die von mir theoretisch prognostizierte Geschwindigkeitssteigerung von Faktor 160 kommt also auch wirklich in der Praxis raus!

Was jetzt noch fehlt ist eine Android-Version von LC0... Dann könnte man per Chesslink auf dem Chess Genius Exklusive Brett gegen Leela spielen. Mit einer ordentlichen Rechengeschwindigkeit.

Das geschrumpfte Net ist übrigens nicht nur schnell, sondern auch wirklich klein: nur 8 MByte...

Nun stellt sich natürlich die Frage, wie im Vergleich die Spielstärke zu bewerten ist. Bringt es etwas, sich auf dieses geschrumpfte Net einzulassen oder kauft man sich lieber z.B. eine NVidia GTX 730 (gibts gebraucht in der Bucht für schlappe 30-40 EUR) und erzielt mit dem normalen Net in etwa dieselben Geschwindigkeiten bei höherer Spielstärke.

Für Brettcomputer mit Raspberry-Pi ist es allerdings eine gute Möglichkeit, aber wie gesagt: Wie verhält sich die Spielstärke des geschrumpften Net in Relation zur normalen Netzgröße. Das wäre jetzt noch die Frage aller Fragen...

__________________
Mein Profil beim ICCF (International Correspondence Chess Federation)
https://www.iccf.com/player?id=89948&tab=3

Tja, der Autor, D.Kappe sagt im Thread dazu nur folgendes:
want to find the sweet spot for cpu — speed vs smarts. Right now 128x10-se on cpu is better than 16x2-se and 256x12-se (and the original 256x20). Hopefully 96x8-se is better.

Aber bei der geringen Net-Größe muß man wahrscheinlich schon Abstriche beim Positionsspiel machen. Insofern dürfte es primär für CPU-Betrieb interessant sein. Einfach damit man auf einen gewissen Speed kommt. Bisher hat man mit Leela auf CPU das alte "Mephisto 3"-Problem: Intelligenz bzw. Positionsverständnis nützt nun mal nix, wenn die Taktik so mies ist, daß man dauernd Figuren einstellt und Matts übersieht...
Wie gesagt, für Android-Mobilgeräte und Raspberry wäre das eine coole Sache.
Auf einem PC mit NVIDIA-GPU muß ich das demnächst mal probieren.

Das Ganze gibt es ja erst seit einigen Tagen. D.Kappe sucht wie zu lesen noch nach dem idealen Kompromiss zwischen Schrumpfung der Qualität und Geschwindigkeitszuwachs.

Immerhin ist aber das geschrumpfte Net ein SE-Net, das originale, ungeschrumpfte Net nicht. Die SE-Nets sollen ja erheblich bessere Mustererkennungs-Erfolgsquoten (+25%) haben, als nicht-SE-Nets.

https://towardsdatascience.com/squee...s-9ef5e71eacd7

Mittlerweile gibt es 4 geschrumpfte Nets in unterschiedlichen Größen auf der Github-Seite von D.Kappe.

Da keimt ja Hoffnung für die picochess LC0 Version auf

Ausführliche Analyse einer AlphaZero vs. Stockfish 8 Partie von Arno Nickel !

Zitat: "Die jüngsten Erfolge von AlphaZero gegen Stockfish haben weltweit Bewunderung und Erstaunen ausgelöst. „Schach wie von einem anderen Planeten“, „alien like“, „super human“ heißt es in Kommentaren namhafter Großmeister und Schachautoren.
Besonders eine der im Dezember 2018 veröffentlichten Matchpartien sorgte für Furore. AlphaZero spielt anders, gibt Material für langfristige strategische Ziele. Ein neuer Mythos oder ein echter Quantensprung? Fernschach-Großmeister Arno Nickel hat die glänzendste aller Glanzpartien der „künstlichen Intelligenz“ aus der Sicht von Stockfish eingehend analysiert und vieles zutage gefördert, was bisher im Dunkeln lag." (Zitatende)

Sehr lesenswert! Und zum Nachspielen empfohlen (AlphaZero opfert sogar zwei Bauern, um Angriff zu erhalten)!

https://de.chessbase.com/post/wie-st...nale-netz-ging

Hallo Stefan,

vielen Dank für diesen hoch interessanten Link. Das werde ich mir einmal die Tage näher ansehen.

Gruß
Egbert

Keine Ursache. Ich werde mir die Partie auch noch ausführlich zu Gemüte führen. Werde sie, wenn ich frei habe, auf meinem CGE-King im Analysemodus nachspielen (ebenso die Analysen von Arno Nickel (der Mann ist Fernschach Großmeister! und ich hatte das Privileg, ihn bei diesem Artikel sogar (ein gaaaanz klein wenig) vorab beraten zu dürfen)) und mal schauen, was mir da so vom King angezeigt wird.

Selbst die Fußnoten dieses brillanten Artikels sind lohnend. Es gibt dort Links zu einigen Analysevideos auf youtube und vieles andere Interessante!

Das kann ich nur bestätigen. Ich kenne Arno bisher leider nur vom Sehen (der spielt im Fernschach noch einiges über mir) aber seine Kommentare und Analysen sind in der Regel immer sehr gut. So auch in diesem Fall. Es gibt allerdings einen Punkt in dem ich ihm nicht zustimmen kann. Dieser liegt aber nicht in den Analysen begründet sondern in den Schlussfolgerungen.

Diese Bemerkung steht in krassem Gegensatz zu einer anderen von ihm gemachten Bemerkung in einer Fußnote

Das passt nicht zusammen. Gerade da ein neuronales Netz (auch das menschliche) eben parallel arbeitet und nicht linear ist ein Hardwarenachteil auf Seiten der klassischen Engines eben nicht gegeben. Ganz im Gegenteil. Die Unmengen an Daten die hier für eine Abfrage transportiert werden sind kaum vergleichbar mit den vergleichsweise wenigen Rechenoperationen, die eine traditionelle Engine durchführen muss. Auch der Mensch erfasst ja, wenn er irgendetwas ansieht nicht linear Bildpunkt für Bildpunkt sondern er erfasst das gesamte Bild auf einmal, kann dabei gleichzeitig noch atmen und Gerüche wahrnehmen und zuordnen. So funktioniert ein neuronales Netz nun einmal. Man muss nun einmal berücksichtigen dass dies eine völlig andere Herangehensweise ist. Die von AlphaZero benutzte Hardware rechnet schneller, aber eben auch anders. Auch der Mensch kann viel schneller Dinge wahrnehmen und zuordnen, als es z.B. ein Scanner kann, der Pixel für Pixel aufzeichnet. Kann der Mensch deswegen schneller rechnen? Nein. Aus zwei völlig unterschiedlich arbeitenden Systemen jetzt aber einen Vorteil an Rechenpower für die eine oder andere Seite herleiten zu wollen, halte ich ohne den entsprechenden wissenschaftlichen Hintergrund doch für sehr gewagt.

__________________
Mein Profil beim ICCF (International Correspondence Chess Federation)
https://www.iccf.com/player?id=89948&tab=3