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高性能分散式 AlphaZero 軟體框架

為了解決Gomoku online的問題，作者陳源灝 這樣論述：

本篇論文描述一高性能分散式 AlphaZero 軟體框架之實作，我們將此軟體框架命名為 CGI Lab AlphaZero Platform (CLAP)。AlphaZero 是由 Silver et al. 所開發的演算法，能夠在圍棋、將棋與西洋棋超越人類玩家的水平。由於AlphaZero 的成功，許多開發人員套用 AlphaZero 至不同的遊戲，AlphaZero 演算法的邏輯與程式碼在不同的遊戲應可以共用，但是由於不同遊戲的 AlphaZero演算法通常都會被開發在獨立的專案，程式碼很難在專案之間共享。Li 開發了一套 AlphaZero 軟體框架 (CZF) 來降低的開發 Alph

aZero 新遊戲的難度。此篇論文基於 CZF 做出兩方面的改進: 計算效率提升與軟體架構改善。對於計算效率的提升包含單節點計算效率、分散式計算效率與神經網路模型傳輸效率。在軟體架構改善方面，我們以 PyTorch 取代官方已經不推薦使用的 Caffe2 深度學習框架，並且重新設計與改進 CZF 之模組架構。在我們的實驗設定之下，以 16 個 CPU線程及 1024 批量進行 GPU 運算，CLAP 的單節點計算效率可提升至 CZF 的1.38 倍。在分散式訓練方面，CZF 以平均分配工作的方式實做同步式訓練，會導致整體的訓練速度受限於計算性能最差的運算節點，在 CLAP 中，我們以非同步的方

式實做分散式訓練，解決了上述 CZF 在分散式訓練時的阻塞問題，並可達到接近線性的加速，使用 8 倍運算資源的配置下可加速整體訓練達 6.7 倍。在神經網路模型傳輸方面，CLAP 實做了新的傳輸架構，將大小 512MB 的模型傳輸至16 個運算節點只需要 CZF 一半的時間，傳輸效能是 CZF 的 2 倍。在軟體開發方面，在 CZF 中開發一個新遊戲必須要擴展 9 個以上的類別 (class)，而經過精簡與設計之後，在 CLAP 中只需要擴展兩個類別，大幅減少開發新遊戲的困難度。

MuZero 軟體框架之設計

為了解決Gomoku online的問題，作者鄭余玄 這樣論述：

AlphaGo於2016年擊敗人類圍棋世界冠軍，隨後又進一步發展出AlphaGo Zero、AlphaZero等技術，可以不需要人類知識從零開始學習，但這些突破性的成果主要適用於規則相對簡單的雙人對局遊戲，如圍棋、西洋棋。於2019年DeepMind更進一步提出MuZero演算法，透過學習目標環境之模型，不需仰賴模擬器規則，可以延伸至更複雜環境下的應用問題。因此MuZero在電玩遊戲取得突破性的進展，同時也在雙人對局遊戲上，取得同等甚至是超過AlphaZero的成果。通用的MuZero軟體框架，對於未來開發應用或進行相關研究，起著至關重要的作用。然而到目前為止，尚未有一個通用和健全的MuZe

ro軟體框架。為了解決這個問題，我們提出了一個MuZero軟體框架，本框架旨在能夠彈性適應各種應用情境。同時我們的目標也包含有效利用計算資源，以提升訓練速度。本論文說明本框架背後的設計原理，包含提出適用於類MuZero軟體框架的通用協議、分析本框架的使用情境。本論文所提出的MuZero軟體框架在雙人對局遊戲與電玩遊戲中驗證，並以九路五子棋與Atari Breakout作為此兩種類環境代表進行實驗。最終我們在四種應用情境下，驗證本框架的功能設計具有靈活性，與能夠有效使用計算資源。我們相信能未來能基於本論文所提MuZero框架之設計，進一步開發更多應用與進行相關研究。