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期待未來的 Alpha-Go 單機版 - 圍棋

Odelette avatarOdelette · 2016-03-22

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合體完整版一出動 耗費還挺傷的 , 單機版不知硬體限制多高?

賽前對合體版說有3成勝率 , 這跟人類目前已知頂尖棋手差不多 ?

更不說日後還有進步空間。 如果單機版硬體耗費不高

就是相當不錯的訓練設備了。

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懶龍

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All Comments

Agnes avatarAgnes2016-03-23
單機版也是幾百顆CPU的樣子
畢竟事關Google機密，願不願意釋出單機版都是個問題
David avatarDavid2016-03-24
48顆cpu。不過應該一般人有點閒錢是架得起的。
Doris avatarDoris2016-03-28
一年內圍棋AI很多單位包含台灣都會大躍進--如果台灣圍棋
Bennie avatarBennie2016-03-31
訓練單位出些經費跟高手去配合研究單位就有機會雙贏。
Carolina Franco avatarCarolina Franco2016-04-04
Google 賣雲端對戰就可以了啊
Jacob avatarJacob2016-04-04
Intel Xeon E5-2697 10000USD 有四顆
Elizabeth avatarElizabeth2016-04-05
我猜單機不是技術，散列式才是核心。 單機應該適合推廣
圍棋。
Jack avatarJack2016-04-09
呃,48顆cpu恐怕也非一般人有點閒錢可以弄的XD,不是48core喔
Edward Lewis avatarEdward Lewis2016-04-14
一般的棋院應該有能力吧！
Madame avatarMadame2016-04-18
去租個ec2來用就很夠了 沒必要去搞台超級電腦
Emily avatarEmily2016-04-23
國家出錢啊XDDD
Frederica avatarFrederica2016-04-25
軟體才是這次突破的重點 硬體跟左手一樣只是輔助
Christine avatarChristine2016-04-27
這個真的做出來賣的話應該也是雲端的吧 單機版等級夠
Eartha avatarEartha2016-05-01
一般民眾使用了，職業棋士就認證後可用分散版XD
Necoo avatarNecoo2016-05-01
應該是6 CPU, 48 Cores, 一台機子要塞48 CPU,最少96
Isla avatarIsla2016-05-05
Cores, 外加8 GPU, 實在是強人所難.
Joe avatarJoe2016-05-06
其實只要多給他一點時間就得了阿...
Skylar Davis avatarSkylar Davis2016-05-11
如果用E5-2697, 則4 顆CPU 就好, 這看起來就更好一點
George avatarGeorge2016-05-12
MTCS 給多久都是靠CPU 撐出來的.
Charlotte avatarCharlotte2016-05-15
用E5-2690 * 6 顆, 也才6 萬多塊(主機子另算)
Odelette avatarOdelette2016-05-19
主機板要找一塊能插6 CPUs+ 8 GPUs的要多少錢呢.
Jessica avatarJessica2016-05-21
另外, MTCS 也很吃MEMORY, 還好現在RAM 相對便宜.
哪GPUs 呢, 要用頂級NVIDIA Tesla K80, 一個就
Barb Cronin avatarBarb Cronin2016-05-22
14萬多, 哪8 個, 就..112萬台幣....
Damian avatarDamian2016-05-23
要是CPU 也頂級的, 2697v2, 四顆要一萬二美金.
就是, 三百萬台幣囉, 哪加一加, 光CPUs/GPUs 就四百多
Ivy avatarIvy2016-05-26
萬新台幣了.
真的要比較有"閒"錢才行囉.
Isla avatarIsla2016-05-29
個人玩的-效能如果不搶那10%~20%買次1~2等倒可省很多
Freda avatarFreda2016-06-02
要跟人拼速度的 不管是競賽或是研究 大多要看口袋深度了
Liam avatarLiam2016-06-06
我覺得推文很多人搞錯什麼了
Quintina avatarQuintina2016-06-07
既然那個演算法可以靠機器擴充運算量，那麼也可以縮減
意思是單機不一定要使用google的那台單機性能
Damian avatarDamian2016-06-08
也可以用更廉價的電腦去運算，當然深度廣度能力都下降
如果用相同的桌機去跑，能不能贏一般圍棋軟體？
Ivy avatarIvy2016-06-09
最仔了解一下ＭＴＣＳ囉
Aaliyah avatarAaliyah2016-06-13
真的花效能的是MTCS，但是這次AG強大是強大在經由長時
Rae avatarRae2016-06-15
間輸入棋譜學習與自我對奕出來的策略函數與非常棒的估
Jessica avatarJessica2016-06-20
值函數，直接把這兩個函數拿來用就會有很棒的棋力了
Linda avatarLinda2016-06-24
@Lordaeron:現在有兩種說法,一是說他們用48-core(intel還沒
release的24-cores xeon*2),二是他們真的用48-cpu,用
Elma avatarElma2016-06-27
InfiniBand串 看paper內訊息不是很充足,但不管那種都很貴XD
以他們對於cpu的理解程度 很難想像他們會以cpu代指core就是
所以我猜是後者...
Linda avatarLinda2016-06-30
最有可能就是 12-core 四顆, Tesla*4(一張卡就兩顆 GPU)
Hedwig avatarHedwig2016-07-03
Xeon 沒有六顆的, E7 超貴而且又用不到
Susan avatarSusan2016-07-05
分散式就類似的機器一路串下去而已 軟硬體技術都很成熟
Andy avatarAndy2016-07-08
的確 樓上說的是最有可能的組合 而對Google來說這真的就是
Ophelia avatarOphelia2016-07-09
閒錢了 比起來一台大概百萬出頭而已XD
Regina avatarRegina2016-07-09
研究用的話 單機把時間拉長會拉近些距離 但是電費...
Wallis avatarWallis2016-07-13
之前估過 一台硬體約 150~200 萬(RAM 可能也需要不少)
除了 GPU 本來不多, 準系統 google 手上應該滿滿一卡車
Leila avatarLeila2016-07-13
@CGary,48CPUs? 就最少96 Cores. 還不知哪台機子可以
Mason avatarMason2016-07-17
裝48 CPUs. 搬著走的
Tristan Cohan avatarTristan Cohan2016-07-19
alphago桌機版一定做的到，只是google要不要的問題
Andy avatarAndy2016-07-19
另外則是變成桌機之後在合理時間內還剩下多少實力而已
Bennie avatarBennie2016-07-20
將GOOGLE 當神了?
Thomas avatarThomas2016-07-22
堆CPU堆分散式都是為了運算量吧 你要單機一步算一天也很強
Brianna avatarBrianna2016-07-27
我也疑惑 看演算法脈絡像是講多少core,但他用了cpu, 很難想
Edith avatarEdith2016-07-31
像他們這些人會隨便用core/cpu,所以有"謠傳"Mellanox有弄了
Anonymous avatarAnonymous2016-08-02
套cpu clustering技術給google用,但我存疑,比較合理的確是
48-cores 但就算是這樣 都是貴到炸...
Anthony avatarAnthony2016-08-05
不用TOP 的, 就像birdy590講的, 200萬打到死. 耗電不算
. 用top 才是我講的哪樣而已. 但MTCS 就是咬硬體.