selfplay 不使用gpu

[Nightbringers]

按照默认的各个参数， $ cp -r bash selfplay-course $ cd selfplay-course $ bash setup.sh -s .. $ bash selfplay.sh 有gpu但是没使用，是哪里需要改设置吗

[CGLemon]

可能是因為你使用 CPU 版本的引擎，請重新編譯，在 cmake 時加入

-DBLAS_BACKEND=CUDA 或 -DBLAS_BACKEND=CUDNN

一般而言，自對戰時 cuDNN 版本會稍快一點

[Nightbringers]

是用的cuDNN 版本，我测试如果 直接bash selfplay.sh，会不使用gpu， 但是将权重文件放到Sayuri/selfplay-course/workspace/weights 下面的话会使用gpu，但是利用率非常低，显存占用也很少，速度很慢。 想接着下面这个权重继续训练，增大搜索次数，该改哪些地方呢，提高gpu的利用率。 Network Verison: 3 Input Channels: 43 Residual Blocks: 20 Residual Channels: 256

[Nightbringers]

--parallel-games 256 --batch-size 256 这两个对gpu的利用率有很大影响，但越大反而利用率越低，为什么呢？ 还有 parallel-games 和batch-size 这两个概念上的区别是什么呢？

[CGLemon]

• self-play 時不使用 GPU 如果 selfplay-course/workspace/weights 下不存在權重，則會自動使用亂數取代實際的網路運算，這樣產生開始的資料會比較有效率。

• 20bx256c 網路的運行效率 事實上，20bx256c 網路很大，在 RTX4080 上，預設的設定每天只能下 6 萬多盤棋，而我自己當時最後的設定 (playouts= (400, 100)) 每天只能跑兩萬多盤。如果你的 GPU 本身低於 16 GB 容量，則不建議繼續訓練 20bx256c 的網路，如果你有意願繼續訓練，我之後再補一些細節給你。

• --parallel-games 和 --batch-size 的意義 我們可以將自對戰引擎拆分為三個部份

  • search workers (共 n 個 worker)
  • query queue
  • network worker

  完整的執行流為，search workers 執行 MCTS，需要拓展節點時，將網路運算請求放入 query queue 並等待之，network worker 等到累積足夠的 query 則值執行一次網路運算，並返回結果給對應的 search worker。 --parallel-games 代表有多少 search workers，而 --batch-size 代表需要累積多少 query。所以，如果 --parallel-games 的數量不夠，network worker 需要等待相當時間才能執行一次運算，如果 --batch-size 太小，則網路吞吐量會顯著下降。 較理想的情況，先選擇能有效利用 GPU 的 --batch-size 值，之後 --parallel-games 則選擇 --batch-size 的 2 倍值。例如 --batch-size 設定為 32 則 --parallel-games 設定為 64。

[Nightbringers]

我有 3090 8 ，有时候也能用到 A100 8，所以训练20bx256c 没问题，可以训练更大的，比如30bx384c，并使用更多的搜索次数，我想训练一个更大的看看效果能不能匹敌 katago，所以可以提供一个详细的训练设置吗，我来帮你实验一下。

使用的full-alphazero-p400.txt 这个配置

如果这样设置parallel-games 和batch-size，利用率只有二十几： --parallel-games 256 --batch-size 128 ========================================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce RTX 3090 On | 00000000:1B:00.0 Off | N/A | | 37% 51C P2 150W / 350W| 1043MiB / 24576MiB | 23% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 NVIDIA GeForce RTX 3090 On | 00000000:1C:00.0 Off | N/A | | 33% 49C P2 152W / 350W| 1043MiB / 24576MiB | 24% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------

如果这样设置，利用率差不多40： --parallel-games 128 --batch-size 64 0 NVIDIA GeForce RTX 3090 On | 00000000:1B:00.0 Off | N/A | | 72% 68C P2 263W / 350W| 1035MiB / 24576MiB | 39% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 NVIDIA GeForce RTX 3090 On | 00000000:1C:00.0 Off | N/A | | 60% 61C P2 257W / 350W| 1035MiB / 24576MiB | 39% Default | | | | N/A |

如果这样设置，利用率差不多50几： --parallel-games 64 --batch-size 32 =========================================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce RTX 3090 On | 00000000:1B:00.0 Off | N/A | | 65% 65C P2 274W / 350W| 1027MiB / 24576MiB | 50% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 NVIDIA GeForce RTX 3090 On | 00000000:1C:00.0 Off | N/A | | 55% 60C P2 283W / 350W| 1027MiB / 24576MiB | 56% Default | | | | N/A

好奇怪，越小利用率越高。

下面是训练时出的一个错误： serWarning: Was asked to gather along dimension 0, but all input tensors were scalars; will instead unsqueeze and return a vector. warnings.warn('Was asked to gather along dimension 0, but all ' Traceback (most recent call last): File "Sayuri/selfplay-course/torch/main.py", line 19, in main(gather_config(args.json)) File "/Sayuri/selfplay-course/torch/main.py", line 8, in main pipe.fit_and_store() File "/Sayuri/selfplay-course/torch/train.py", line 543, in fit_and_store loss.backward() File "/torch/lib/python3.11/site-packages/torch/_tensor.py", line 492, in backward torch.autograd.backward( File "/torch/lib/python3.11/site-packages/torch/autograd/init.py", line 244, in backward gradtensors = _make_grads(tensors, gradtensors, is_grads_batched=False) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/torch/lib/python3.11/site-packages/torch/autograd/init.py", line 117, in _make_grads raise RuntimeError( RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

[CGLemon]

我一直有在估計超過 KataGo 大概需要多少 GPU，如果要超過 KataGo g170（2020 年六月的版本，分散訓練之前的版本），至少需要 40 張 V100 跑 70 天左右，也就是 2800 days/GPU，我自己也只跑了 120 days/GPU 左右，顯然對抗 KataGo 沒有大規模的硬體是不可能的

如果你想繼續訓練 20b 權重的話，你需要先產生至少 80 萬盤自對戰資料（當然越多越好），然後用這些資料重新訓練新的網路。因為我自己的硬碟壞了，之前練到一半的網路和訓練資料都遺失了，這只能你自行補足。

我自己選用的對戰參數值為下，直接修改 selfplay-config.txt 就可以了

--playouts 400
--gumbel-playouts-threshold 55
--reduce-playouts 100

產生足夠資料後，用監督學習的方式產生新的 20b 網路，學習率從 0.005 一路降低 0.0003 為止，batch size 選 128，訓練的大原則為，每 512000 steps 就砍半一次學習率，你可以這樣設置

1. 0 ~ 512000 steps, learning rate=0.005
2. 512000 ~ 1536000 steps, learning rate=0.0025
3. 1024000 ~ 1536000 steps, learning rate=0.001
4. 1536000 ~ 2048000 steps, learning rate=0.0005
5. 2048000 ~ 2560000 steps, learning rate=0.0003

注意一下這是，batch size 在 128 的條件下，如果 batch size 增加 2 倍，則學習率要減 2 倍，例如 batch size 增加 4 倍變成 512 則

1. 0 ~ 512000 steps, learning rate=0.00125
2. 512000 ~ 1536000 steps, learning rate=0.000625
3. 1024000 ~ 1536000 steps, learning rate=0.00025
4. 1536000 ~ 2048000 steps, learning rate=0.000125
5. 2048000 ~ 2560000 steps, learning rate=0.000075

之後再從新練的網路跑開始跑強化學習。

由於我個人使用的 GPU 只有單機的，所以我不清楚利用率反常原因為何？下面 python 的 bug 也可能是因為使用多 GPU 導致的，我需要花一點時間排除問題。

當然當前程式碼跑多 GPU 訓練效率其實很低，基本上我只有考慮單 GPU 情況，近期我也有準備要修改這部份程式碼，如果你有意願要跑，我會將此部份改進排到前面來做。

[Nightbringers]

80 万盘才训练是不是太多了， 是数据增强后的吗， 跑10万盘增强后就是80万盘了。是不是模型的水平越高，需要跑的盘数就越多。

模型的结构为什么不采用 nest bottleneck blocks呢

20b 256c 的网络现在是不是到上限了呢，感觉需要增大网络， 至少katago 18b 384 c 对标的是40b 256 c。

[CGLemon]

• 之所以要 80 萬盤棋，是因為要從 80 萬盤棋中訓練新的網路 （不是原本的 20b 網路），如果訓練集太小，容易導致 overfitting
• 不使用 nest bottleneck 有兩點原因，一個是結構複雜，我懶的寫，其二因為 nest bottleneck 可能沒有比較強，KataGo 在發布 nest bottleneck 時，同時有做其它改進，有可能是因為其它改進導致網路變強。事實上，我在測試 bottleneck 時沒有得到性能增益。
• 20b 的網路才訓練沒多久，還不到需要擴大網路的地步

[Nightbringers]

先使用监督学习训练再用强化学习训练 这样训练出来会比只使用强化学习弱吗？

我看 GUMBEL 论文和 katago 都说 nest bottleneck 更强。

我看有篇论文说 GUMBEL alphazero 会比 alphazero 弱， 你觉得是这样吗

[CGLemon]

• 之所以要訓練新的網路，這是因為 .txt 等權重是無法用於網路訓練的，它們有做破壞性壓縮並缺乏優化器所需的訊息。
• 我想，nest bottleneck 是否更強可能取決於神經網路的實做手段，我是僅使用 CUDA 配合一些優化手段，和 KataGo 和 Gumbel 論文的實做有不同，有可能我實做的優化方法並不利於 nest bottleneck，又或者是當初我測試的網路規模太小，不能發揮 nest bottleneck 的優勢。簡單來說，並不是論文說比較好就一定比較好，實際的狀況會比較複雜。
• Gumbel AlphaZero 比 AlphaZero 弱？可能得看他們的比較標準，這有參考來源嘛？

[Nightbringers]

1. 为了加快学习速度， 先用一个高水平模型self-play 产生数据，用这些数据训练一个新的网络，然后后面都用新的网络self-play，然后继续训练。 这样的话会影响网络的最终性能吗？ 会比只用新的网络self-play 训练出来的网络弱吗？
2. 我看目前网络使用的是resnet v1， 即conv-bn-act， 但katago使用的是 resnet v2， 即 bn-act-conv， 这里会不会影响效果呢？ v2 是否会比 v1 强一些？
3. 首先， 我自己测试使用mctx 里的mctx.gumbel_muzero_polic 似乎弱与 mctx.muzero_policy。 且一篇论文中https://github.com/rlglab/minizero。有实验结果 ： 200次搜索的情况下， AlphaZero = muzero, 使用16次搜索的情况下， Gumbel AlphaZero < Gumbel muzero

[CGLemon]

1. 不好意思沒有看懂問題，只用新的網路跑 self-play 和先用高強度的網路跑訓練資料，這兩個情況有哪裡不同？
2. KataGo 的網路結構來自於此篇論文 的 full pre-activation 結構，這樣作法有好有壞，好處是理論性能會比較好，壞處是無法將所有 bn 和 conv 層做合併優化操作。我並沒有試過，但 KataGo 的任何文檔中沒有特別描述此結構，我猜是因為性能沒有明顯差異。

3. 我認為無法從這篇論文得出 Gumbel MuZero 好於 Gumbel AlphaZero 或是 Gumbel AlphaZero 和 AlphaZero 誰好誰壞的結論，一來是因為它只訓練一下而已，二來是觀察 Othello 和 Go 9x9 的結論會不一樣。如果只考慮模擬次數的話，我個人比較相信 Gumbel 會比較強，但這只僅限於我自己的實作，不同實作的細節調整會不一樣，而且比較不同方法的強弱其實有點麻煩，必須要多個網路相互對打才能得到穩定的 Elo 評分。這邊我依照原本 Gumbel 論文假設 Gumbel MuZero 和 MuZero 在 n=200 是一樣效率的，那理論上再考慮 reuse tree 的話

   AlphaZero > Gumbel AlphaZero

   因為 Gumbel 會限制樹搜尋的形狀，導致 reuse tree 的效率降低

   至於你自己的對打得到 MuZero 好於 Gumbel MuZero 這個結論有可能是因為

   • 直接使用 gumbel_muzero_polic 對打 muzero_policy：gumbel_muzero_polic 僅使用於 selfp-play，不會使用於 rating game
   • 網路強度波動：在訓練過程中網路並不是不斷在變強的，可能你剛好選到弱的網路對打強的網路
   • 隨機性不足：多個 rating game 跑出一樣的結果，導致結果失準

   如果你以上都確認過沒問題，那應該可以宣稱 MuZero 好於 Gumbel MuZero

[Nightbringers]

1. 比如我要新训练一个网络， 其初始elo 为 0， 假设我有另一个网络，其 elo 为2000。 方法一： 我先用 elo 2000的网络 self-play 产生数据， 去训练 elo 为 0 的网络。 这样的话 elo 为 0的网络提升就会很快。 后面我再用新网络 self-play 继续训练，不再借助 elo为 2000的网络了。 方法二： 一直使用新网络self-play 训练， 也就是 elo 为 0 的网络，相当与从0学起 。 这样水平提升会比较慢。但是训练到最终的网络可能会强于 方法一训练的吗？

[CGLemon]

我想不會有太大影響，因為在擴張網路時，也只會拿部份的資料訓練，這根你描述的方法一本質是一樣的。

而且要把一個 20b 的網路完全練到飽和，從零開始練，看起來也需要超過 1500 days/GPU，所以就算兩個方法有差異好了，你也要跑很久跑到快飽和才會有效益。

[Nightbringers]

katago的训练数据为什么才十几万盘游戏呢？

[CGLemon]

不好意思，哪裡有提及 KataGo 只使用十幾萬盤遊戲呢？

[Nightbringers]

kata1-b18c384nbt-s9462441216-d4173921862 [126907 training games] [806 rating games]

这里 126907 training games。

下一版本终于要开始训练了，期待。下一版主要有哪些改进呢

[CGLemon]

training games 代表用這個權重產生多少盤訓練資料，rating games 跑多少用以測定強度的對局，所以並不是前資料集大小。現在 KataGo 至少使用最新的數百萬盤作為訓練資料，詳細數字我就不確定了。

這個版本主要改進為支援日本規則，因為 UEC cup 是使用日本規則，看現在時間接近了，趕快丟上去練，餘下的是一些關於強化學習的小改進錯誤修正。

另外一個比較重要的改進為，嘗試支援強度調整和多變棋風，看起來兩者結合能提昇對戰體驗，但當前 v0.7.0 只有開放強度調整選項而已，預計 v0.7.1 後才會整合棋風選項。