Transcript 盤面のハッシュ値に基づいて探索を各PCにばらまく 多数の

多数の遊休
分散ゲーム
導入
6八金

3六香
2六歩
ゲーム木探索
例）コンピュータ将棋における次手の計算
 非常に多くの計算リソースを消費する
⇒遊休PCを利用して高速化

低コストで高性能
6八金
3六香
実装

特徴



動的にPCが増減する中でも動作可能
中央集権的な管理を行わない
システムの構成
将棋ソフト激指（開発：近山研有志）を改造
コンピュータ将棋
将棋の思考ルーチンなど
分散ゲーム木探索
タスクの生成
実行結果の取得
タスク管理機構
タスク投入先PCとの通信
通信機構
並列計算ライブラリ

岸本らの手法 [ICCP’02]に基づく
• 同じ盤面を探索するPCは常に同じ
• 同じ盤面の2回目以降の探索を省略
盤面のハッシュ値に基づいて探索を各PCにば
らまく
Phoenixを利用
• 物理PCに依存しない名前空間を提供
• 盤面のハッシュ値とPCとを対応付け
実行の様子
以前に現れた盤面なので探索を省略
6
名
0
前
空
間
17
20
13
3 34 62
42 53 23
１ 60 6
16
32
48
名前空間の割り当ては動的に変更可能
⇒PCの追加・削除にあわせて調節
64
休PC上での
ム木探索
金田憲二 東京大学 / PRESTO, JST
性能評価

実験環境

東芝TECRA x 720台




CPU: PentiumM 1.3GHz
Memory: 512MB
各PCは100Base-Tで結合
実験内容

将棋の中盤の盤面からの探索時間

探索の深さは12と14
実験結果
ノード数
深さ12における探索時間

0
72
0
72
2
19
48
16
4
0
2
20000
19
40000
48
60000
2500000
2000000
1500000
1000000
500000
0
16
実行時間（秒）
80000
1
実行時間（秒）

1台時と比較して7~8倍の性能向上
元の激指と比較すると4~15倍遅い
4

1

ノード数
深さ14における探索時間
考察：性能低下の原因


分散化によるオーバヘッド
探索盤面数の増加


深さ12で約2倍，深さ14で約7倍
小さい並列度

同時に探索可能な盤面数が，
深さ10の探索では，最大で162
2分木の探索木
将棋の探索木
参考文献
Kenjiro Taura, Kenji Kaneda, and Toshio Endo
“Phoenix: a Parallel Programming Model for Accommodating Dynamically Joining/Leaving Resources” (PPoPP’03)
Kenji Kaneda, Kenjiro Taura, and Akinori Yonezawa
“Routing and Resource Discovery in Phoenix Grid-Enabled Message Passing Library” (CCGrid’04)
12
侵入検知システムのデータベース
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侵入検知システムのデータベース
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侵入検知システムのデータベース
18 侵入検知システムのデータベ
20 侵入検知システムのデータ
22 侵入検知システムのデ
24 侵入検知システムのデ
27 侵入検知システムの
36 侵入検知
40 侵入検知
44 侵入検知
48 侵入検知
56 侵入検知
80 侵入