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nnue-pytorchより3倍高速に学習できるbullet
| 投稿日 | ： 2025/11/16(Sun) 16:24 |
| 投稿者 | ： 山下 |
編集| 件名 | ： Re: nnue-pytorchより3倍高速に学習できるbullet |
| 投稿日 | ： 2025/12/06(Sat) 09:04 |
| 投稿者 | ： 山下 |
| 参照先 | ： |
おぉ素晴らしい！
一度試してみようと思います。
情報ありがとうございました。
一度試してみようと思います。
情報ありがとうございました。
編集| 件名 | ： Re: nnue-pytorchより3倍高速に学習できるbullet |
| 投稿日 | ： 2025/12/06(Sat) 06:47 |
| 投稿者 | ： ihme_vaeltaa |
| 参照先 | ： |
Stoat開発者のCiekceさんがForkしたレポジトリに、将棋のブランチもあるようです。
https://github.com/Ciekce/bullet/tree/shogi
https://github.com/Ciekce/bullet/tree/shogi2
https://github.com/Ciekce/bullet/tree/shogi
https://github.com/Ciekce/bullet/tree/shogi2
編集
NNUEの学習でbulletを使うとnnue-pytorchより3倍速く学習できるそうです。
4bitとかでなく、ちゃんと32bitで計算してるらしいです。
どういう仕組みなのか分かっていませんが・・・。
deepwikiで質問すると以下が特徴らしいです。残念ながら将棋対応版はまだなさそうです。
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最適化されたCUDAカーネル: NNUE特有の疎行列演算や融合活性化関数のためのカスタムカーネルを実装
グラフベースの計算: ネットワークを事前に定義し、特定のハードウェアバックエンド向けに最適化・コンパイル
マルチGPUサポート: NCCLを使用したデータ並列処理(CUDAバックエンドのみ)
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https://github.com/jw1912/bullet
deepwikiによる解説
https://deepwiki.com/jw1912/bullet