中国象棋GPU引擎
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案例介绍
象棋菜刀GPU引擎（中国象棋引擎，支持UCI，UCCI协议）
是使用蒙特卡洛树搜索MCTS算法，用GPU推理神经网络模型实现的中国象棋引擎。不同于现在流行的NNUE引擎。
目前流行的NNUE架构从开始就简化神经网络结构并针对CPU指令快速计算做优化，相对应的就是损失了很多精确性。胜在唯快不破。
象棋菜刀引擎使用的是主流的深度残差网络模型，并将估值网络和预测网络合二为一，使用GPU训练和推理，结构非常简洁。
优势是推理结果精确，对学习过的知识全部内化到网络模型中，不需要外部的开局库，残局库，审局库支持。
目前的瓶颈就是推理过程需要CPU与GPU配合耗时太长，导致CPU搜索时间绝大部分都是在空等GPU计算模型的推理结果。
为了提高模型推理的速度所以使用了英伟达显卡的TensorRT加速技术，未来期待存算一体化的芯片问世才能彻底解决推理速度过慢的问题。
当前引擎部署使用了TensorRT显卡加速技术，支持英伟达计算能力在5.0及以上的显卡。
是使用蒙特卡洛树搜索MCTS算法，用GPU推理神经网络模型实现的中国象棋引擎。不同于现在流行的NNUE引擎。
目前流行的NNUE架构从开始就简化神经网络结构并针对CPU指令快速计算做优化，相对应的就是损失了很多精确性。胜在唯快不破。
象棋菜刀引擎使用的是主流的深度残差网络模型，并将估值网络和预测网络合二为一，使用GPU训练和推理，结构非常简洁。
优势是推理结果精确，对学习过的知识全部内化到网络模型中，不需要外部的开局库，残局库，审局库支持。
目前的瓶颈就是推理过程需要CPU与GPU配合耗时太长，导致CPU搜索时间绝大部分都是在空等GPU计算模型的推理结果。
为了提高模型推理的速度所以使用了英伟达显卡的TensorRT加速技术，未来期待存算一体化的芯片问世才能彻底解决推理速度过慢的问题。
当前引擎部署使用了TensorRT显卡加速技术，支持英伟达计算能力在5.0及以上的显卡。
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象棋菜刀GPU引擎（中国象棋引擎，支持UCI，UCCI协议）
是使用蒙特卡洛树搜索MCTS算法，用GPU推理神经网络模型实现的中国象棋引擎。不同于现在流行的NNUE引擎。
目前流行的NNUE架构从开始就简化神经网络结构并针对CPU指令快速计算做优化，相对应的就是损失了很多精确性。胜在唯快不破。
象棋菜刀引擎使用的是主流的深度残差网络模型，并将估值网络和预测网络合二为一，使用GPU训练和推理，结构非常简洁。
优势是推理结果精确，对学习过的知识全部内化到网络模型中，不需要外部的开局库，残局库，审局库支持。
目前的瓶颈就是推理过程需要CPU与GPU配合耗时太长，导致CPU搜索时间绝大部分都是在空等GPU计算模型的推理结果。
为了提高模型推理的速度所以使用了英伟达显卡的TensorRT加速技术，未来期待存算一体化的芯片问世才能彻底解决推理速度过慢的问题。
当前引擎部署使用了TensorRT显卡加速技术，支持英伟达计算能力在5.0及以上的显卡。
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