AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 

Nein, ich glaube mit meiner Notebook-Hardware wäre das nicht so spannend. Bin auch kein Feund davon, daß meine Rechner immer online sind. Fürs testen finde ich offline besser.

Die ersten 30 Partien mit dem neuen Network 353 verliefen äußerst mäßig. Nach einer Steigerung sieht es bisher nicht aus. Und laut dem Leela Elo-Graph ist diese eigentlich auch nicht zu erwarten. Die Differenz zwischen 322 und 353 ist sehr gering.
Na, mal abwarten.

Stefan

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Hm, ich konnte bei der CPU-Version eine leichte Steigerung feststellen. Vielleicht macht es sich aber in der GPU-Version und bei stärkerer Gegnerschaft dann nicht mehr so bemerkbar.

Auffällig ist allerdings das Verhalten, wenn man ohne vorgegebene Eröffnung spielt. Bevorzugt Leela früher fast ausschließlich e4, so spielt sie z.B. mit der Net 350 nur noch d4. Seit 357 mit der ich im moment arbeite wird meistens mit c4 eröffnet (jeweils bezogen auf die Einstellung 40 in 20). Vielleicht liegt es ja daran dass ich Leela ohne vorgegebenes Eröffnungsbuch und dann eben nur 2 Partien gegen jede Engine (und dafür gegen mehr gleichstarke Engines) spielen lasse, dass ich einen Fortschritt feststelle. Na mal abwarten...

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Die neuste Leela Cuda Version (https://crem.xyz/lc0/) von gestern, also 180530 ist auf meiner GTX 950M in der Startposition genau +25% schneller, als die Vorgängerversionen. Ich habe jetzt beim "go infinite" im Konsolenmodus und Depth 37 2600 Rollouts/s. Die ältere Leela schaffte nur 2080. Sehr nice!

Daher habe ich mich dazu entschlossen, meinen aktuellen long thinking-time Testrun von Leela mit dieser neuen Version und dem Network 359 neu zu starten, zumal der Testrun der alten Version mit Network 353 eher nach einer Regression aussah.

Stefan (SPCC)

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Dazu mal eine Frage. Kompilierst Du die Version jeweils selber oder ist es nur die CPU-Version die die Beschränkung bis Tiefe 29 hat? Da bin ich auch leider im GitHub-Forum bisher nicht fündig geworden. Dazu muss ich sagen, dass ich immer die Offizielle Version lade. Den Liink von Dir kannte ich noch nicht.

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Ich hatte doch hier schon mal mein step-by-step manual gepostet, wie man Leela Cuda zum laufen bringt. Ich kopier den Text noch mal hier rein. Und nein, die Leela Cuda ist schon compiliert und betriebsbereit (sofern man ihr die drei CUDA dll-files in den Ordner packt (siehe mein manual)). Und Leela Cuda ist nun mit der neuesten Version fette 5x schneller als die GPU-Version. Und Lichtjahre schneller als die CPU Version.
Übrigens wird Leela Cuda bald die offizielle Version. Dann wird sie allerdings auch optional OpenCl unterstützen (wie bisher die “offizielle“ GPU-Leela), damit auch User ohne Cuda-Grafikkarte Leela weiter nutzen können. Daran wird z.Zt. gearbeitet.

Hier nochmal die Anleitung, um Leela Cuda in Betrieb zu nehmen:

How to run Leela CUDA (should be around 4x faster, than Leela GPU(!)) in Fritz/Shredder GUI:

Important: Leela CUDA needs 3 .dll-files from the NVIDIA-developer-website, otherwise it can not run!
And - of course - you need a NVIDIA CUDA GPU in your PC...

1) Update your Nvidia driver for your GPU to the latest version here: http://www.nvidia.de/Download/index.aspx
After that: reboot your PC.
2) Get LC0.exe for the cuDNN version from: https://crem.xyz/lc0/ and unpack it and put it in your Leela CUDA folder.
3) Install CUDA v9.2 from https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive (you need an account) and get cublas64_92.dll and cudart64_92.dll from the bin directory of CUDA v9.2 and copy it to your Leela CUDA-folder.
(Alternatively if you don't want to install CUDA, you can just unpack the installer and search in the unpacked folder and files for the .dlls with <Strg>+F in the Windows-Explorer, that was, what I did). Put the 2 files in your Leela CUDA-folder.
4) Get cuDNN for CUDA 9.2 from https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download (you also need an account for this) and get cudnn64_7.dll from the bin directory of the zip and extract it and put it in your Leela CUDA-folder.
5) Download the latest network from http://lczero.org/networks and unpack it (Leela CUDA will autodetect it in any form either as weights.txt or however it is named) and put it in your Leela CUDA-folder.
6) Create the UCI-Engine in Fritz/Shredder.

Done.

7) I strongly recommend to change the UCI-settings of Leela CUDA to this:

Scale thinking time = 2.400000
FPU reduction = -0.068300
Cpuct MCTS = 3.168000

Why these values? Because FPU reduction and Cpuct were optimized with the CLOP-tool to these values. And raising Scale thinking time to 2.4 makes Leela moving slower, which means a better use of the game-time. In my testing, Leela plays definitly stronger with this settings.

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Hallo Stefan
Frage eines Hardware-Dummy: Und wie merke ich, ob ich eine CUDA GPU habe.
Gruss
Kurt

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Hallo Kurt,

schau hier nach, ob deine Grafikkarte aufgelistet ist: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Generell ist es so, daß im Prinzip alle NVIDIA-Grafikkarten, die nicht uralt sind, wohl CUDA unterstützen. Aber im Zweifelsfall lieber mal in die Liste schauen.

Falls du eine solche Grafikkarte hast, kann ich dir die Benutzung der Leela Cuda nur empfehlen. Mittlerweile ist sie ca. 5x schneller als die GPU-Leela. Das ist eine Menge! Gerade bei nicht so schnellen Notebook-Karten und/oder kurzen Bedenkzeiten!

Solltest du trotz meines step-by-step manuals Probleme bei der Inbetriebnahme haben, du hast ja meine email-Adresse.

Grüße - Stefan

PS: hab dir gerade eine email geschickt...

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Öhm... Hast Du meine Frage richtig gelesen? Die Frage ob Du selbst compilierst war nicht darauf gerichtet ob das Teil nun läuft oder nicht, sondern darauf, dass bei der CPU-Version bei Tiefe 29 Schluss ist (zumindest bei mir). Deshalb wunderte es mich, dass Du in Deinem Post etwas von Tiefe 37 erzählt hast. Oder ist das bei der GPU und der CUDA-Version anders? Ist da bei mir etwas falsch konfiguriert oder ist bei der CPU-Version wirklich diese Begrenzung?

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Das kann ich dir leider nicht beantworten, denn die CPU-Version benutze ich nicht. Leela Cuda geht jedenfalls regelmäßig auf wesentlich höhere Suchtiefen als 29. Besonders im Endspiel.

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Hallo Stefan
Vielen Dank für deine hilfreiche Antwort. Die GeForce 840M Grafikkarte
in meinem Windows-Notebook unterstützt CUDA, wie ich jetzt gesehen
habe.
Gruss
Kurt