大家好，我是林晓东。放弃象棋多年后，他最近重新获得围棋，并对快速发展的围棋产生了兴趣。当我第一次接触到人工智能时，我对它的整体情况和极其跳跃的思维方式感到非常惊讶，我认为人工智能可以供业余爱好者参考。由于我在网上寻找围棋人工智能资源时走了很多弯路，我整理了相关内容，希望能帮助围棋爱好者快速入门，也希望能吸引对围棋人工智能感兴趣的朋友一起玩~在文章的最后有一个资源链接。
首先，对围棋的发展做了一个简要的概述，首先介绍了智湖作者云天外(/lightvector/katago)。棋风凶猛，适应任何发帖，优势不减，适合让孩子下棋。
不同的人工智能模型在象棋风格上有很大的差异，所以了解它们是很有趣的。
两个经典组合:sabaki 最好看的游戏小说& amp；leela zero leela zero(/leela-zero/leela-zero)是github上著名的go ai计算引擎的开源项目。它的主要贡献者是比利时gcp，这是根据谷歌的论文转载的。它是一种无监督的深度学习模型，采用分布式计算策略，整合社区用户的计算能力来训练模型，根据最新的权重，它已经超过了九个专业细分市场的棋力。
leelazero的引擎作者leelazero提供了两个版本，一个是cpu版本，另一个是gpu版本(采用opencl计算框架，对显卡版本没有限制)，可以根据需要下载。
leelazero仍在取得进展，其最新的体重文件可在网站(/sabakihq/sabaki)是一个开源的生存在轮回世界最新章节象棋编辑器项目，它提供了一个漂亮的用户界面，可以从/sabakihq/sabaki/releases或up提供的百度云链接下载。
sabaki的简单用户界面
在这个经典组合中，让我们打个比方，这个图像是不合适的。sabaki是候选人的纸面，leelazero engine是候选人的智商，而权重是候选人的刷牙量。滚动不会影响成绩，但会影响观看的心情；智商是智力的决定性因素，决定了成就的上限。刷问题的数量是一个重要因素，不管智商有多高，不刷问题是没有用的。
这种经典组合的下载和配置需要一些步骤，您可以将制作的视频上移。对于那些讨厌琐碎的人，你可以直接看下面的解决方案。
lizzieyzy整合包的资源(这里强烈推荐)来自一个围棋爱好者的个人网站——天棋围棋，分享得到了作者的认可(再次感谢这里)，非常方便上手。
选择引擎
当您在集成包中打开exe文件时，您将进入选择引擎的界面。发动机的运行参数和重量已自动配置，可在发动机加载后直接使用。该软件集成了许多功能(比sabaki-leelazero方案更多)，包括着陆点的胜率分析、变化图演示等。，而且用户界面非常简单，具体的使用方法和功能都可以参与到由up制作的视频中。
应该注意的是，up所有者共享的两个集成包都是gpu版本(只有cpu可以运行，但速度会很慢)。一个集成版本是opencl版本(被称为弱鸡版本)，并且不需要显卡；另一个是高端版本，主要收集cuda引擎，需要使用nvidia显卡并安装cuda软件包(如下所述)。作者还对能提供最高计算能力的多显卡方案和20系列显卡进行了具体优化。
发动机的选择还应注意神经网络的层数。20b和40b中的b表示块层数，这极大地影响了神经网络的规模。对于低轮廓显卡，建议选择低级数字引擎，否则每秒的计算步数会急剧下降，导致高级数字引擎的性能不如低级数字引擎。
集成包包含许多引擎，如leelazero、minigo、katago等。，每个都有它的优点和缺点，所以朋友们可以感受到不同计算引擎的棋风。集成包可以从upmaster打包的云盘上下载，也可以从天启围棋的网站上获取。
运行时界面，左边是四种变化推演，右边是战斗棋盘
关于运行人工智能的计算机配置的一些说明。首先，不同的计算引擎可能需要不同的依赖关系。例如，cuda引擎需要nvidia显卡，从官方网站安装cuda软件包(/cuda-downloads)，cudn不能先安装；katago的操作要求计算机首先配置java环境，其cuda版本对gpu的计算能力也有一定的要求。
不建议长时间使用笔记本电脑运行人工智能程序。由于cpu/gpu满载时会产生大量热量(特别是对于一些散热设计不合理的机型)，长期过热仍会损害计算机寿命。对于非独一无二的笔记本电脑(如流行的瑞龙apu解决方案)，光靠核显示器和cpu提供的计算能力不足以快速计算，使用人工智能的体验会差很多；即使有独立的显示器，由于散热问题，低电压的阉割显卡的性能也会比台式机低很多。
运行人工智能的独立显卡的优势依然显著。cpu适合处理串行计算场景，但go ai需要显卡提供的大量并行计算能力，而顶级旗舰cpu不到入门级显卡的十分之一。当然，业余爱好者不必过分追求显卡性能，即使是四路泰坦也不能带来计算能力的飞跃。
两大显卡阵营
只是体验一下go ai，amd显卡和nvidia显卡没有明显的优势和劣势。go ai主要使用gpu的单精度浮点计算能力，amd和nvidia在支持这一基本能力方面做得很好。对于业余爱好者来说，如果你只为体验go ai而配置显卡，我认为amd的rx580或nvidia的gtx 1060是低预算下最划算的选择。但是，如果您想在家中体验go ai的终极性能，英伟达2060以上的旗舰显卡是最佳选择。因为相对较新的go引擎需要英伟达cuda技术的支持，所以作者针对最新的20系列gpu对引擎进行了优化。
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