official-stockfish/nnue-pytorch

해결하는 문제

이 프로젝트는 Stockfish 체스 엔진을 위한 NNUE(효율적인 업데이트 가능한 신경망)를 학습하기 위한 PyTorch 기반 프레임워크를 제공합니다. 최신 GPU 가속 기술(NVIDIA, AMD, Apple Silicon)을 활용하여 체스 보드 평가에 사용할 수 있는 신경망을 학습할 수 있습니다.

작동 방식

시스템은 PyTorch를 사용하여 네트워크 학습 프로세스를 처리합니다. 효율성을 높이기 위해 특수한 스파스 데이터 로더를 포함하며, 다양한 하드웨어 가속기 지원을 제공합니다. 워크플로우는 네트워크 학습, 체크포인트(.ckpt) 저장, 그리고 별도의 스크립트(run_games.py)를 사용하여 체크포인트를 .nnue 형식으로 자동 변환하고 c-chess-cli 및 ordo와 같은 도구를 사용하여 평가 게임을 실행하여 가장 우수한 성능을 보이는 네트워크를 순위 매기는 것입니다.

대상 사용자

PyTorch를 사용하여 Stockfish용 맞춤 평가 네트워크를 학습하고자 하는 체스 엔진 개발자 및 연구자.

주요 기능

• NVIDIA(CUDA), AMD(ROCm), Apple Silicon(MPS)을 포함한 다수의 GPU 제조사 지원.
• 체크포인트를 .nnue 파일로 변환하고 평가 게임을 실행하는 통합 자동화.
• Docker 기반 설정을 통해 환경 구성 및 C++ 컴파일을 간소화.
• 학습 로그를 위한 TensorBoard 통합.