#531
31.07.2018, 15:48
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
https://blog.lczero.org/2018/07/30/deusx/
And the Mystery NN Engine is DeusX by Albert Silver Our own @ASilver has cooked up a net that will compete in TCEC S13 Div4. Here is the interview by one of the TCEC folks. What we know: It’s trained exclusively on human games. It’s 128x10 in size. It’s about even with Andscacs at TCEC CPU/GPU ratio. So it will be a pretty rough customer. Das verspricht sehr interessant zu werden, da nun im TCEC 2 Neuralnetz-Engines mitspielen werden, die einen diametral entgegengesetzten Lernansatz verfolgen: Leela lernt nur im Selfplay und Deus Ex nur aus Menschpartien (laut Alver Silver wurde die Megabase 2018 genutzt). Auf die direkten Duelle darf man gespannt sein. Das Problem, was ich sehe, ist allerdings, daß ja nur einige zehntausend Menschpartien in der Megabase pro Jahr neu dazukommen. Insofern dürfte die weitere Verbesserung von Deus Ex Neuralnetz schwierig werden. Hier noch der Link zu einem längeren Video-Interview von Albert Silver zu Deus Ex: http://www.chessdom.com/deus-x-the-n...-albert-silver Stefan (SPCC) 
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applechess (31.07.2018), Theo (02.08.2018) | ||
#532
02.08.2018, 21:56
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Ab sofort steht der neue LC0 client zur Verfügung, d.h. LC0 wird jetzt auch zur Generierung der Netzwerk-Lernpartien genutzt. Jeder, der eine NVIDIA-GPU sein eigen nennt, kann nun (je nach GPU-Typ) 5x bis 10x mehr Partien pro Tag spielen und damit das neuronale Netz von Leela füttern, indem er die CUDA-Version des LC0-clients benutzt. Dies verspricht in Zukunft einen erheblich beschleunigten Lernfortschritt, da die allermeisten eine NVIDIA-GPU besitzen dürften (hoffe ich zumindest).
Leider muß man - entgegen früherer Aussagen des LC Zero-Teams - nachwievor die drei .dll-Dateien, die LC0 CUDA zum Laufen zwingend benötigt, von der NVIDIA-developer Website herunterladen und aus gepackten installer-files herausfriemeln, obwohl NVIDIA angeblich einem Download der drei .dll-files im LC0-GitHub zugestimmt haben soll - schade. Dazu gibt es jetzt aber immerhin auch auf der GitHub-Seite von LC0 eine brauchbare Anleitung: https://github.com/LeelaChessZero/lc...etting-Started Nächste Woche soll dann das neuronale Netz auf die nächsthöhere, interne Größe gesetzt werden (20x256), welche bisher nur im Testserver-Bereich genutzt wird. Dies wird dann natürlich die Verarbeitungsgeschwindigkeit und somit auch die Zahl der pro Tag gespielten Lernpartien um ca. 50% reduzieren. Die Umstellung auf LC0 als client.exe sollte dies allerdings mehr als wettmachen. Hier der Link zum Blog-Eintrag: https://blog.lczero.org/2018/08/02/lc0 Obwohl nur ein Teil aller Hardwarespender die client.exe bisher umgestellt haben (http://162.217.248.187/active_users (alle, bei denen 16 statt 10 bei "Version" steht, haben bereits gewechselt)), ist die Zahl der Partien pro Tag laut der Anzeige bereits jetzt von ca. 80000 auf 108000 gestiegen. Auch meine Leela-Testerei wird nun entsprechend angepaßt. Momentan läuft noch der Testrun des Netzes 529 der alten, kleineren Größe 15x192. Dieser wird voraussichtlich Dienstag enden. Dann plane ich, das im TCEC verwendete Netz (welches vom Testserver stammt und die neue Größe 20x256 hat) zu testen, um die Wartezeit, bis der Mainserver auf 20x256 Netze umgestellt wurde, zu überbrücken (ich sehe keinen Sinn darin, jetzt noch weitere 15x192 Netze zu testen). Da dieser Testrun auch wieder eine Woche dauert, bin ich optimistisch, daß der Mainserver bis dahin auf 20x256 umgestellt sein dürfte. Ich bin gespannt, wie sich Leela auf meiner eher schwachbrüstigen mobile-GPU (gtx 950m) mit den neuen, größeren Netzen so schlagen wird, die ja die Verarbeitungsgeschwindigkeit um ca. 50% reduzieren. Dies wird meine Leela-Ratio von 1.37 auf ca. 0.7 abrutschen lassen. Wird interessant. Immerhin ist das Spieltempo relativ langsam (12'+5''), insofern hoffe ich, daß Leela dennoch halbwegs zurecht kommt. Stefan (SPCC)
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#533
04.08.2018, 12:25
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Hartmut (05.08.2018) | ||
#534
18.08.2018, 12:11
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Das Ergebnis des ersten Long thinking-time Testruns (mind. 300 Partien mit 12'+5'', Dauer: gut eine Woche) mit einem der neueren 20x256 Networks vom Testserver (10555) ist jetzt durch und online. Ich sag nur: lohnt, sich das mal anzusehen (hätte ich den Test nicht selber durchgeführt, würde ich es kaum glauben, aber es kann sich ja jeder alle Partien mit allen Bewertungen und Zugzeiten etc. auf meiner Website herunterladen). In meinem Posting auf talkchess stehen auch die Einzelergebnisse gegen die 10 Gegner-Engines. Obwohl diese nicht sooo aussagekräftig sind, da es jeweils nur 32 Partien waren.
https://www.sp-cc.de Stefan
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Egbert (18.08.2018) | ||
#535
18.08.2018, 12:29
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Hallo Stefan,
unglaublich in welch kurzen Zeitabständen sich LC0 verbessert. Ich bin schwer beeindruckt. Gruß Egbert
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#536
18.08.2018, 12:48
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
 Zitat von Egbert
Hallo Stefan,
unglaublich in welch kurzen Zeitabständen sich LC0 verbessert. Ich bin schwer beeindruckt. Gruß Egbert Gruß - Stefan
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#537
18.08.2018, 12:53
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Zitat von StPohl
Ich ebenfalls. Aber der Elo-Sprung jetzt beim ersten Test eines 20x256 Nets ist wirklich nochmal herausragend. Und man bedenke, daß LC0 CUDA bei mir auf einer rel. langsamen mobilen GPU (GTX 950m) läuft und die großen 20x256 Netze die Rechengeschwindigkeit nochmals reduzieren. Auf meinem System kommt Leela (mit 20x256 Net) nur auf ca. 1000 Rollouts/s. Das ist wirklich sehr wenig und macht Leela taktisch noch anfälliger, als sie es auf schnellen GPUs schon ist.
Gruß - Stefan Trotz aller Einwände von Walter Eigenmann im CSS-Forum bin ich von Lc0 v0.16.0 begeistert. Was ich nicht verstehe, weshalb einige User es nicht schaffen, mit deiner sehr guten Anleitung Leela Chess zum Laufen zu bringen. Gruss Kurt
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#538
18.08.2018, 15:10
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Zitat von applechess
Hallo Stefan
Trotz aller Einwände von Walter Eigenmann im CSS-Forum bin ich von Lc0 v0.16.0 begeistert. Was ich nicht verstehe, weshalb einige User es nicht schaffen, mit deiner sehr guten Anleitung Leela Chess zum Laufen zu bringen. Gruss Kurt Meine Anleitung bezieht sich nur auf die CUDA-Version von Leela, da diese die mit Abstand am schnellsten laufende Version ist. Das Problem ist aber, daß CUDA zwingend eine (halbwegs moderne) Nvidia-Grafikkarte voraussetzt. Jeder, der eine AMD-Grafikkarte hat - und sei sie noch so neu und teuer - kann die CUDA-Version nicht nutzen. Dann bleibt nur die OpenCL Version, welche viel langsamer läuft und wohl auch einiges an Installationen von OpenCl erfordert. Also ebenfalls nicht ganz unproblematisch. Daß ich in meinen Schach-Notebooks Nvidia-Karten drinhabe, war reine Glückssache. Als ich Mitte letzten Jahres diese Geräte gekauft habe, war von NeuralNetz-Schach auf Grafikkarten noch gar nicht die Rede. Ich habe daher beim Kauf nur auf Prozessor und Speichergröße geachtet. Die Grafikkarte war mir komplett egal. Anderen Leuten wird es mit ihren Schachrechnern sicher auch so gegangen sein, nur daß diese eben das Pech hatten, eine AMD-Grafikkarte mitzukaufen. Wer kein Notebook, sondern einen stationären PC nutzt, kann (und sollte!) jetzt seine AMD-Grafikkarte unbedingt gegen eine Nvidia-Karte tauschen. Aber, wer wie ich, Notebooks benutzt, der hat dann wirklich Pech gehabt, wenn dort eine AMD-Karte verbaut wurde. Gruß - Stefan
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applechess (18.08.2018) | ||
#539
18.08.2018, 16:43
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
[Event "leela, Schnellschach 12m+5s"]
[White "LC0 Cuda v0.16.0 N10555"] [Black "Komodo 11.3.1 64 bit"] [Site ""] [Round "17.3"] [Annotator "0.72;0.14"] [Result "1-0"] [Date "2018.08.14"] [PlyCount "99"] [TimeControl "720+5"] {Intel(R) Core(TM) i7-6700HQ CPU @ 2.60GHz 2592 MHz W=48.7 plies; 1kN/s; 8_plies.ctg B=28.7 plies; 1.383kN/s; 8_plies.ctg} 1. d4 {[%emt 0:0:0] } f5 {[%emt 0:0:0] } 2. Bg5 {[%emt 0:0:0] } g6 {[%emt 0:0:0] } 3. e3 {[%emt 0:0:0] } Bg7 {[%emt 0:0:0] } 4. Nf3 {[%emt 0:0:0] } Nf6 {[%emt 0:0:0] } 5. Nc3 {[%emt 0:0:22] } 0-0 {[%emt 0:0:0] (d6)} 6. Bxf6 {[%emt 0:0:25] (Lc4+)} Bxf6 {[%emt 0:0:14] } 7. Nd5 {[%emt 0:0:13] } Bg7 {[%emt 0:0:21] } 8. h4 {[%emt 0:0:24] (Sf4)} e6 {[%emt 0:0:0] } 9. Nf4 {[%emt 0:0:8] } Bf6 {[%emt 0:0:26] (c5)} 10. Qd2 {[%emt 0:0:20] (c3)} b6 {[%emt 0:0:0] (De7)} 11. 0-0-0 {[%emt 0:0:18] } Bb7 {[%emt 0:0:0] (De7)} 12. Be2 {[%emt 0:0:23] } c5 {[%emt 0:0:0] (De7)} 13. d5 {[%emt 0:0:18] (Thg1)} e5 {[%emt 0:0:29] } 14. Nh3 {[%emt 0:0:1] } e4 {[%emt 0:0:34] (Sa6)} 15. Nfg5 {[%emt 0:0:15] } h6 {[%emt 0:0:52] (Sa6)} 16. Nf4 {[%emt 0:0:18] } Bg7 {[%emt 0:0:29] } 17. Ngh3 {[%emt 0:0:13] } Qxh4 {[%emt 0:0:23] (b5)} 18. c3 {[%emt 0:0:17] } Qf6 {[%emt 0:0:22] } 19. g4 {[%emt 0:0:10] (f3)} fxg4 {[%emt 0:0:22] (g5)} 20. Rdg1 {[%emt 0:0:17] (Lxg4)} g5 {[%emt 0:1:17] (gxh3)} 21. Rxg4 {[%emt 0:0:16] } Qf5 {[%emt 0:0:35] (Tf7)} 22. Rhg1 {[%emt 0:0:17] (Sh5)} Bf6 {[%emt 0:0:19] } 23. Rh4 {[%emt 0:0:0] (Sh5)} Kh7 {[%emt 0:0:57] (Kg7)} 24. Rh5 {[%emt 0:0:15] } Kg7 {[%emt 0:0:35] (Sa6)} 25. f3 {[%emt 0:0:15] } Ba6 {[%emt 0:0:30] (exf3)} 26. fxe4 {[%emt 0:0:20] } Qe5 {[%emt 0:0:32] (Dxe4)} 27. Bf3 {[%emt 0:0:27] (Sf2)} Nc6 {[%emt 0:1:9] (b5)} 28. dxc6 {[%emt 0:0:16] } d6 {[%emt 0:0:16] (dxc6)} 29. Nf2 {[%emt 0:0:28] (Txh6)} Bc8 {[%emt 0:0:15] } 30. N2d3 {[%emt 0:0:28] (Sg4)} Qe7 {[%emt 0:0:17] (De8)} 31. Qh2 {[%emt 0:0:27] } Bg4 {[%emt 0:0:28] (Th8)} 32. Bxg4 {[%emt 0:0:27] (Txh6)} Qxe4 {[%emt 0:0:9] } 33. Rxh6 {[%emt 0:0:0] } Rh8 {[%emt 0:0:14] (Dxe3+)} 34. Rh3 {[%emt 0:0:26] (Sh5+)} Qxe3+ {[%emt 0:0:9] (Txh3)} 35. Rxe3 {[%emt 0:0:20] } Rxh2 {[%emt 0:0:16] } 36. Nd5 {[%emt 0:0:25] (c7)} Bd8 {[%emt 0:0:5] (Tc2+)} 37. c7 {[%emt 0:0:24] } Bxc7 {[%emt 0:0:15] } 38. Re7+ {[%emt 0:0:22] (Sxc7)} Kh8 {[%emt 0:0:0] } 39. Rxc7 {[%emt 0:0:23] (Sxc7)} Rf8 {[%emt 0:0:6] (Th7)} 40. Be6 {[%emt 0:0:22] (Txa7)} Rh7 {[%emt 0:0:10] (Th6)} 41. Ne7 {[%emt 0:0:20] } Kg7 {[%emt 0:0:1] (Tg7)} 42. Rxg5+ {[%emt 0:0:0] } Kh6 {[%emt 0:0:1] (Kf6)} 43. Rg2 {[%emt 0:0:20] (Tg6+)} Rxe7 {[%emt 0:0:0] } 44. Rxe7 {[%emt 0:0:11] } c4 {[%emt 0:0:0] (Tf7)} 45. Bg8 {[%emt 0:0:19] (Lf7)} Rxg8 {[%emt 0:0:0] } 46. Rxg8 {[%emt 0:0:13] } cxd3 {[%emt 0:0:1] } 47. Re3 {[%emt 0:0:18] (Te1)} d2+ {[%emt 0:0:0] (Kh7)} 48. Kxd2 {[%emt 0:0:16] } Kh7 {[%emt 0:0:0] } 49. Rg2 {[%emt 0:0:15] (Tg4)} b5 {[%emt 0:0:0] } 50. Rh3# {[%emt 0:0:12] } 1-0 Hier eine Gewinnpartie von Leela aus meinem letzten Testrun (also mit dem Net 10555) gegen Komodo 11.3.1. Nach 27 Zügen ist es eigentlich schon vorbei. Matt in Zug 50. Sehr nette Partie. Daß eine TopEngine wie Komodo 11.3 derartig zusammengeschoben wird, sieht man nicht alle Tage. Neben diversen anderen relativ kurzen Gewinnpartien, kann auch diese auf meiner Website angeschaut werden (https://www.sp-cc.de/view-lc-zero-games.htm) - dort sind immer die kürzesten Leela-Gewinnpartien des letzten Testruns zum Nachspielen zu finden... Stefan
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| Folgender Benutzer sagt Danke zu StPohl für den nützlichen Beitrag: | ||
Egbert (18.08.2018) | ||
#540
18.08.2018, 17:53
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
...sicher durch die unglückliche Eröffnungswahl von Komodo 11.3.1 begünstigt, dennoch einfach schön anzusehen, wie Lc0 v0.16.0 dann Komodo vorführt.
Gruß Egbert Geändert von Egbert (18.08.2018 um 17:54 Uhr) Grund: Typo
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Linear-Darstellung
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