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请问Tesla A100下围棋强吗

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发表于 2020-12-21 11:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
本人小白,想装一台4路A100,请问A100在性能上如何?在A100上加载里拉围棋,可以碾压3090TI吗?求大神回答。
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发表于 2020-12-21 15:30 | 显示全部楼层
本帖最后由 amiok 于 2020-12-21 17:06 编辑

6块权重,Elo 等级分 3000,业余6段水平

10块权重,Elo 等级分 3600,职业棋手水平

15块权重,Elo 等级分 4200,超越人类水平,柯洁 4000 左右

20块权重,Elo 等级分 4700,让人类2子水平

40块权重,Elo 等级分 5100,让人类3子水平

权重的块数,就是我们学棋中所遇到 所谓的 瓶颈,大多数人,无论多用功,只能达到业余5段水平,也就是6块权重,再要提高会非常非常困难。除非,从小就深度接触围棋。所以,现在的职业棋手,都是放弃了学业,从小开始一直下棋,童子功很重要!小朋友的学习能力,绝对不容小觑,从语言学习能力上,越小越纯正,越没有口音,能充分证明。还需要天赋,即大脑很敏感,他们也会遇到瓶颈,需要冥思苦想,多天后 突然开窍了,这就是突破瓶颈了,可能就是神经网络的块数升级了。估计达到 15块权重,已到了人类生理极限。棋手都很敏感,也很脆弱,容易抑郁,可能是神经连接太多,发生了短路,就想不开了。发现,棋手大多爱喝酒,压力太大,需要适当释放,缓解压力。有研究说,精神分裂症患者,其家属成员的成就 普遍很高,说明神经网络比较敏感,容易连接,也容易搭错,所谓的走火入魔。

围棋确实是开发智力的好工具。东亚三国,都有喜爱围棋的传统,智商在地球上最高。也许是有关系的。

以前,看围棋,如同看天书,根本看不懂,面对同一局面,高手之间的观点也往往会不同,谁知道电视上的解说对不对。现在好了,有了真正的绝顶 高手,帮我们爱好者分析棋局,优劣立判。但同时,也失去了 围棋玄之又玄,山外有山,天外有天 的魅力。

围棋 AI,使我们对 学习、智力、智慧、大脑,有了新的认识。是人类 技术革命 重大突破 的 里程碑。最重要的是 突破了 智慧 不可言传,只可意会 框框。现在可以很方便地传播、传承了。人人可以站在 绝顶高手的肩膀上 看世界。





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发表于 2020-12-22 13:44 | 显示全部楼层
本帖最后由 amiok 于 2020-12-22 14:33 编辑

KataGo 半年前 已停止训练了。它的贡献,主要在优化,用少得多的资源,取得了非凡的效果,而且添加了非常实用的功能。
AlphaGo 两年前 就终止项目了。它的贡献 无与伦比,具有创造性,启发性,取得了突破性 成果,2篇论文在顶级杂志发表,让世界为之一震,掀起 AI 巨浪。足以载入人类进步的史册。公司初创时,李嘉诚旗下基金投资入股。公司发展时,谷歌收购 助其腾飞。比赛时,李嘉诚亲临现场,谷歌老板也现身。伯乐啊!

星阵、绝艺,可能还在继续,是商业的,闭源的,不公开的,与大众无关。

围棋,毕竟是 小道,是智力游戏,是消遣的东西。棋力再高,意义和价值都不大,人类都已经看不懂了,让人类3子,现有的智慧,已可与天仙媲美。



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 楼主| 发表于 2020-12-21 12:33 | 显示全部楼层
这个A100支持强权重吗?
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发表于 2020-12-21 12:42 | 显示全部楼层
A100 是计算卡,主要是 fp64(双精) 性能强,可用于训练 AI 权重,价格超级 贵,给企业用的,个人一般用不起。

下棋,只用到 fp32(单精),甚至只需 fp16(半精),或 Tensor Core 加速,用已训练好的权重 进行推理,3090显卡 缩减了fp64功能,性价比 高太多,棋力不弱于 a100。
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 楼主| 发表于 2020-12-21 12:47 | 显示全部楼层
amiok 发表于 2020-12-21 12:42
A100 是计算卡,主要是 fp64(双精) 性能强,可用于训练 AI 权重,价格超级 贵,给企业用的,个人一般用不 ...

本人小白,不明白啥是训练权重,您能解释一下吗?
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 楼主| 发表于 2020-12-21 12:49 | 显示全部楼层
20B是啥意思,为啥说20B,比40B弱,不只是数字上差20那么简单吧?
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发表于 2020-12-21 13:09 | 显示全部楼层
本帖最后由 amiok 于 2020-12-21 13:22 编辑

训练权重,就是让机器 学习高水平棋谱,提高权重的棋力水平。高水平权重,是要经过长时间学习的。还要经过比赛,优胜劣汰。大浪淘沙,最后留下最优秀的。与人类的学习过程 非常相似。

高水平权重,自对弈,产生高质量棋谱;
高水平棋谱,训练出新权重,与原权重比赛,获胜,得到更高水平的新权重;
迭代,重复上述过程,水平越来越高,超越人类,接近上帝。

权重,就是机器 学习后的大脑。40块权重,非常大的大脑,训练有素,所以水平非常高,棋力非常高,但运算比较慢。20块权重,中等大小的大脑,虽然棋力不是最高,但体积小,运算速度快。15块权重,超过人类最高水平,体积更小,速度更快。

星阵围棋用的是 50块权重 打败了 KataGo 40块权重。


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 楼主| 发表于 2020-12-21 13:34 | 显示全部楼层
amiok 发表于 2020-12-21 13:09
训练权重,就是让机器 学习高水平棋谱,提高权重的棋力水平。高水平权重,是要经过长时间学习的。还要经过 ...

谢谢🙏,涨知识了。
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 楼主| 发表于 2020-12-21 13:40 | 显示全部楼层
amiok 发表于 2020-12-21 13:09
训练权重,就是让机器 学习高水平棋谱,提高权重的棋力水平。高水平权重,是要经过长时间学习的。还要经过 ...

那请问40B的权重配什么样的显卡才能把它的水平最大化呢?
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发表于 2020-12-21 14:30 | 显示全部楼层
本帖最后由 amiok 于 2020-12-21 17:17 编辑

4路A100,京东查了一下,报价33万元多。如果只用来下棋,太奢侈了。如果用来训练AI,又远远不够。KataGo 用了 46块 V100,练了半年,光电费也不是一个小数目。当年看 AlphaGo 记录片,放大仔细看他们开发的屏幕,发现可用 GPU 竟有 23万块,惊掉下巴,印象深刻。

下棋,
RX 6800XT 足够了。台积电 7nm 工艺,计算性能 FP32 20.74 TFlops,功耗 300瓦,价格 6200元。(性价比高,目前价格虚高)

RTX 3090,三星 8nm 工艺(10nm 二代),计算性能 FP32 35.7 TFlops,功耗 350瓦,价格 1.5万元。(民用顶级,目前价格虚高)

电子产品,更新换代太快。硬件新产品 计算性能 每年 能番一倍,10年 差了 1000倍,20年 能差 100万倍。

再加上软件的优化,新技术层出不穷。用不着发烧,新产品 一年后就落伍了。再烧,也烧不过巨头们(如,谷歌、亚马逊、阿里、腾讯,……)。

我自己,2018年买的 Vega 56,现在还 不亦乐乎,感觉足够了。14nm工艺,计算性能 FP32 10.5 TFlops,功耗 250瓦。



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发表于 2020-12-21 18:32 | 显示全部楼层
amiok 发表于 2020-12-21 15:30
6块权重,Elo 等级分 3000,业余6段水平

10块权重,Elo 等级分 3600,职业棋手水平

通俗易懂的解释,非常好!感谢!
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 楼主| 发表于 2020-12-21 19:03 | 显示全部楼层
amiok 发表于 2020-12-21 15:30
6块权重,Elo 等级分 3000,业余6段水平

10块权重,Elo 等级分 3600,职业棋手水平

多谢解答,请问卡塔狗40块权重的哪里可以下载?40块权重的卡塔狗在RX 6800 XT上能达到大概什么水准?
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发表于 2020-12-21 20:06 | 显示全部楼层
本帖最后由 amiok 于 2020-12-21 20:50 编辑

KataGo 权重,最强:g170-b40c256x2-s5095420928-d1229425124.bin.gz

下载地址:
https://github.com/lightvector/KataGo/releases/tag/v1.4.5

主页:
https://github.com/lightvector/KataGo

RX 6800XT,最近刚出,我没用过,据介绍 性能比 RTX 2080Ti 高15%,RTX 2080Ti KataGo 40B 1000visit/s。2秒 下一步棋,Elo 5100分,水平非常高了。
开源程序,让我们爱好者,能一窥神奇的 AI 运作机制,能一起分享 学习、训练、成长的过程。感谢 GCP、David Wu,及众多的开发者,无私的奉献。
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 楼主| 发表于 2020-12-21 20:11 | 显示全部楼层
amiok 发表于 2020-12-21 20:06
KataGo 权重,最强:g170-b40c256x2-s5095420928-d1229425124.bin.gz

下载地址:

谢谢了,我仔细研究一下。
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发表于 2020-12-21 20:16 | 显示全部楼层
起步的2060S,运行40B的权重,学习,欣赏,教学围棋,足够了
职业棋手都赢不了2060S
A100,可以用来下棋,相同权重,肯定可以赢3090,但是也仅是在机器之间对弈,没有什么意思,意义仅仅在于测试围棋权重和程序之用。
因为2060S一样可以解释人类可以理解的棋理和下法。普通人,买A100没有意义。当然土豪除外

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