将棋解析ソフトにおけるGPUの活用

将棋解析ソフトの思考エンジンを
NNUE型（CPU性能に依存）写真一枚目から
ディープラーニング型（GPU性能に依存）写真二枚目に切り替えた。
PCのスペックによるが
NNUE型の場合1分で約１０億手
３分で約３０億手近くを読み
人間の３０手×３通りの読み筋に匹敵するらしい。
ところがこんな解説者の声をよく聞く
「ＡＩの予想手を見てとてもじゃないがこんな手、人間には指せないですよねぇ」

ということで思考エンジンをディープラーニング型に
３分で１４０万手の読みだが
読みの深さ指数がNNUE型の２７から55と大幅に向上している。
数局しか検証していないが候補手が人間臭くなったような気がする。

写真は今期竜王戦第三局（藤井聡太竜王VS広瀬章人八段）
先手（広瀬）が6四歩打と仕掛け、後手（藤井）が同銀と応じたところ
狙いは8二角打ちで飛車・銀両取りが成立する。
ところがNNUE型の予想手にこの手は無く
ディープラーニング型は三番目の候補手に出てきた。

実戦では先手（広瀬）が8二角打ちとしたが
先手有利のAI予想が後手に振れ
結果、後手（藤井）の大逆転に繋がった。
最善手は両思考エンジンの1番目の候補手だろうと感想戦で両対局者が
分析した。
この例は対局者が藤井聡太というAIの申し子であり
ベテラン棋士同士の対局であればディープラーニング型の候補手が
実戦に類似している。

三番目の写真はGPUを思考エンジンとして使う場合のシステム設定例
思っていたより簡単だった。