dlshogiは、水匠に比べて導入手順が複雑です。 dlshogiでは、CPUではなくGPUをメインの計算リソースとして使うので、GPUの種類によって設定方法が変わります。 パソコンが搭載しているGPUがNVIDIA製（RTX3060など）の場合、tensorRT版を使うことになります。 商品リンク

【FRONTIER】
tensorRT版のdlshogiの設定方法を説明します。

dlshogiを動かすパソコン環境について
dlshogiは、GPU（グラフィックボード）で動かすことが前提になります。
 
  •  
Contents
  1. ステップ０：GPUがNVIDIA製かを確認する
  2. ステップ1：dlshogiをインストールする
  3. ステップ2：関連ソフトウェアを導入する
  4. 将棋GUIに登録してdlshogiを使う
  5. Q & A
  6. まとめ：dlshogiの導入方法は複雑だが、GPUを活かして強力！

ステップ０：GPUがNVIDIA製かを確認する

dlshogiをインストールする前に、確認事項があります。 自分のパソコンが、NVIDIAのGPUを搭載しているか確認してください。 dlshogiの性能を引き出すには、できればNVIDIAのGPUを搭載したパソコンが望ましいです。

確認手順

  1. 左下の「Windowsマーク」の横の検索ボックスで「タスクマネージャ」と入力する
  2. タスクマネージャを開く
  3. 左上の「パフォーマンス」タブでGPUの情報を確認する

 パソコンに搭載されているGPUの確認手順

左下の「Windowsマーク」の横の検索ボックスで「タスクマネージャ」と入力する

dlshogi-gpucheck1

タスクマネージャを開く

dlshogi-gpucheck2

左上の「パフォーマンス」タブでGPUの情報を確認する

dlshogi-gpucheck3 NVIDIAのGPUは、こんな名前で表示されています。 例：　NVIDIA Geforce RTX30７0 Ti NVIDIAのGPUではない（CPU内蔵グラフィックやAMDのGPU）場合、こんな表示になります。 例：　Intel (R) HR Graphics 530

パソコンの搭載GPUについて パソコンに搭載されているGPUは、デスクトップパソコンの場合は「NVIDIA」、ノートパソコンの場合は「Intel（Ryzen）内蔵グラフィック」なことが多いです。

ステップ1：dlshogiをインストールする

まずはdlshogi本体をインストールします。

dlshogiをインストールする

dlshogiのインストール方法を説明します。 まずはGitHubでdlshogiのページを開きましょう。 https://github.com/TadaoYamaoka/DeepLearningShogi/releases dlshogi-downlord

GitHub(ギットハブ）はソフトウェアを公開・管理できるサービスです。無料でダウンロードできるソフトには、大体GitHubが使われています。
  Assetsのところで、dlshogi-wcsc32.zipをダウンロードします。 ダウンロードすると、ブラウザの左下にダウンロードしたファイルが表示されます。 dlshogi-downlord-2   ダウンロードしたdlshogiのzipファイルは、好きな場所に展開してください。（例：デスクトップやドキュメント） デスクトップに「将棋」フォルダなどを作るといいと思います。 dlshogi-extract1 これにて dlshogiのインストールが完了です。

ステップ2：関連ソフトウェアを導入する

dlshogiのインストールが終わったら、dlshogiで必要なソフトウェアを導入しましょう。必要なソフトウェアは、「CUDA」「cuDNN」「TensorRT」の3つです。

dlshogiのインストールと利用手順

  1. CUDAをインストールする
  2. cuDNNをインストールする
  3. TensorRTをインストールする

CUDAをインストールする

続いて、CUDAをインストールしましょう。 GPUは通常、画面描画用に利用しますが、dlshogiではGPUを計算で使いたいです。 CUDAをインストールすると、NVIDIAのGPUを計算に使うことができます。

CUDAとは、NVIDIAのGPUを計算用に使うためのソフトウェアです。 CUDAはNVIDIA専用のソフトなので、他のGPU（AMD製）では利用できません。 CUDAをインストールすることで、NVIDIAののGPUを計算リソースを最大限発揮することができます。

CUDA Toolkit Archiveページを開きます。 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 第32回世界コンピュータ将棋選手権バージョンが対応しているのは、CUDA11.1なのでCUDA11.1.1を選びます。 dlshogi-cuda-install1 CUDA11.1.1 を押すと、パソコンのバージョンなどを選ぶ画面になります。 画面のように、順に選んでいきます。 dlshogi-cuda-install2 3.1GBもあるので、ダウンロードに割りと時間がかかります。 ダウンロードが終わったら、exeファイルを開きます。 dlshogi-cuda-install3 exeファイルを実行すると、「このアプリがデバイスに変更を加えることを許可しますか？」というウィンドウが出てくるので「はい」をクリックします。 次のセットアップ画面では、解凍パスを指定できます。 特に変更せずに「OK」をクリックします。 dlshogi-cuda-install4 「OK」を押すと、CUDAのセットアップが始まります。 何もせずに待ちましょう。 dlshogi-install5 システムの互換性チェックがされています。 これも自動で完了します。 dlshogi-cuda-install6 この後、ソフトウェアの使用許諾同意画面になります。 スクロールして一読したあと、「同意して続行する」をクリックします。 dlshogi-cuda-install7 「同意して続行する」を押すと、インストールオプション画面になります。 「高速」になっていることを確認して、「次へ」をクリックします。 dlshogi-cuda-install8 「理解して、インストールを続行する」と英語で書いてあります。 チェックを入れて、「NEXT」をクリックします。 dlshogi-cuda-install9 しばらく自動でインストールが進みます。 特に操作せず待ちます。 dlshogi-cuda-install10 「次へ」をクリックします。 dlshogi-cuda-install11 次の画面になったら、インストールは完了です。 続いて、cuDNNのインストールをしていきましょう。dlshogi-cuda-install12fin

NVIDIA アカウントを作成する

cuDNNとtensorRTをインストールするために、NVIDIAアカウントを作る必要があります。 すでにNVIDIAアカウントを持っている場合はそのアカウントを使えばいいので、次の「cuDNNをインストールする」に進みましょう。 持っていない場合、こちらのページからNVIDIA アカウントを作成できます。 https://developer.nvidia.com/login アカウントに使うEmailアドレスを入力し、「NEXT」ボタンをクリックします。 nvidia-account1 次に、パスワード入力画面になります。 nvidia-account2 入力のやりかたはこんな感じです。

入力手順

  1. パスワードを入れる
  2. 同じパスワードを手打ちする
  3. チェックを入れる
  4. チェックを入れると画像問題が出てくるので回答する
  5. クリックしてざっと目を通す
  6. 「Create Account」を押す

「Create Account」をクリックすると、入力したメールアドレスに確認メールが届きます。 入力したメールアドレスの確認が必要になりますので、確認メールを開きます。 nvidia-account5 届いた確認メールを見て、「電子メールアドレスの確認」ボタンを押して、有効化します。 有効化すると、画面が進みます。 nvidia-account6 特に何もせず、「登録する」をクリックします。 次に、利用者情報を登録する画面になります。 ある程度適当に埋めても大丈夫です。 nvidia-account7
入力項目

  • ①-1 first Name（名前）：名前を入力する
  • ①-2 Last Name（名字）：名字を入力する
  • ①-3 Job Role（役職）：役職を選ぶ　
  • ①-4 Organization/University Name（機関名/大学名）：適当に入力でOK
  • ①-5 Organization URL（機関のURL）：任意なので入力無しでOK
  • ①-6 Industry（産業分野）：分野を選ぶ
  • ①-7 Location（国）：国を選ぶ
  • ②Development Areas of Interest (関心のある分野）：1~3個チェックする
  • ③submit（提出）：②まで埋めたら押す

「submit」を押して、下のような画面になればログインが成功しています。 cuDNNのインストールに進みましょう。 nvidia-account8-fin

cuDNNをインストールする

cuDNNをダウンロードするには、NVIDIAのdeveloper（開発者）プログラムメンバーになる必要があります。 簡単にできますので、まずはdeveloperプログラムに登録しましょう。

NVIDIAのdeveloperプログラムに登録する

まずは、cudnnのページを開きます。 https://developer.nvidia.com/cudnn 開いたら、「Downlord cuDNN」をクリックします。 cudnn-install-membership1 Developerプログラムに登録している場合はインストール画面になります。 こちらの「cudnnをダウンロードする」に進みましょう。 cudnn-install-membership2-2 Developerプログラムに登録していない場合、登録が必要です。 「Join Now」（今すぐ登録する）をクリックします。 cudnn-install-membership2 「submit」（登録する）をクリックします。 cudnn-install-membership3 これでDeveloperプログラムへの登録が完了です。 Developerプログラムに登録できているかは、右上のアカウントマーク（人のアイコン）から確認できます。 cudnn-install-membership4

cuDNNをダウンロードする

Developerプログラムに登録したら、cuDNNをダウンロードします。 cuDNNのアーカイブページを開きます。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cudnn-install1 dlshogiで使うのは、CUDA11.1に対応したcuDNNなので、cuDNN v8.2.1を選びます。 「Download cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021)」をクリックします。 cuda-install2

cuDNNのバージョンを選択する

  1. 「Download cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021)」をクリックする
  2. 「cuDNN Library for Windows (x86)」をクリックする

ブラウザの左下に、zipファイルがダウンロードされたら成功です。 場所はどこでもいいので、ダウンロードもしくはデスクトップなどに展開します。 この後は、cuDNNをCUDAのインストール先に配置していきます。

cuDNNをCUDAの下に配置する

cuDNNは、CUDAの下の正しい場所に配置する必要があります。 ダウンロードしたcuDNNのファイルを、CUDAフォルダの11.1以下にそのまま貼り付けることになります。 まずはエクスプローラで、CUDAのフォルダとcuDNNのフォルダを開きましょう。 cudnn-install-place1

ファイルの配置場所の例

・CUDAのフォルダはC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 ・cuDNNのフォルダは展開した場所の例：C:\Users\【ユーザ名】\Downloads\cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32\cuda

操作の手順です。 まずcuDNNのフォルダを開き、\Downloads\cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32\cuda以下の全ファイルを選択します。 全選択は以下のどちらかの方法でできます。

①bin　、 include、lib 、NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txtの4ファイルを、コントロールキーを押しながらクリックする ②「Ctrl+a」（コントロールキーを押しながらaキーを押す）→「Ctrl+c」（コントロールキーを押しながらcキーを押す）

cudnn-install-place2 貼り付けようとすると、確認のウィンドウが出ますので「すべての項目にこれを再実行する」にチェックを入れ、「続行」をクリックします。 cudnn-install-place3 「続行」を押すと、CUDAフォルダの下にcuDNNが貼付けされます。 これで、cuDNNのインストールは完了です。 cudnn-install-place4 続いて、TensorRTのインストールに進みましょう。

TensorRTをインストールする

dlshogiでは、tensorrt7を使います。

tensorRTとは？ NVIDIAが提供する、ディープラーニングモデルのランタイムモジュールです。 NVIDIAのGPUを使って、高速な推論ができます。

まずは、tensorRTのダウンロードページを開きます。 https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download tensorRT 7をクリックします。 tensorrt-install1 初回はアンケートが求められますので、適当に回答します。 回答が終わったら、「submit」（提出）をクリックします。tensorrt-install2 「submit」を押すと、インストールするバージョンを選ぶ画面になります。 tensorrt-install3 「I Agree To the Terms of the NVIDIA TensorRT License Agreement」（ライセンス項目に同意する）にチェックを入れるとバージョンが選べます。 「TensorRT 7.2.3」の「TensorRT 7.2.3 for Windows10 and CUDA 11.1 & 11.2 ZIP package」をクリックします。 tensorrt-install4 ダウンロードしてきたZIPファイルは好きな場所に展開します。 今回は、C:\Tools\に展開することにしました。 展開の手順はこんな感じです。 tensorrt-install5

展開の手順

  1. ダウンロード：ダウンロードをクリックする
  2. TensorRT-7.2.3.4.Windows10.x86_64.cuda-11.1.cudnn8.1.zipを選択する
  3. 上の方で「圧縮フォルダツール」をクリックする
  4. 「すべて展開」をクリックする
  5. 展開先のフォルダを選ぶ（今回はC:\Tools\ を指定）
  6. 「展開」をクリックする

展開後、このようになっていたら、tensorRTのインストールは完了です。 続いて、環境変数の設定をしていきましょう。 tensorrt-install6

環境変数を設定する

関連ソフトウェアのインストールは終わりましたが、環境変数でパスを設定する必要があります。

環境変数パスとは？ Windowsがプログラムを探すときに、名前で探せるようにする設定です。 CUDAの場合、cuDNNやtensorRTを探して使いますので、環境変数パスの設定が必要です。

まずは、Windowsの設定を開きます。 左下のWindowsマークから、「設定」をクリックします。 dlshogi-kankyou-path 設定画面が開きます。 「システム」をクリックします。 dlshogi-kankyou-path2 システムの画面で、以下のように環境変数を開きます。 dlshogi-kankyou-path3

環境変数の開き方

  1. 左下の「詳細情報」をクリックする
  2. 右側の「関連情報」のうち、「システムの詳細設定」をクリックする
  3. 開いた「システムのプロパティ」で下側の「環境変数」をクリックする

環境変数が開いたら、こちらの2つのパスを追加する必要があります。

  1.  CUDAのbin：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
  2. tensorRTのlib：C:\Tools\TensorRT-7.0.0.11\lib (C:\Toolsに展開した場合）

これらは、エクスプローラで開き、パスのコピーをすると確認できます。 dlshogi-kankyou-path5

環境変数の開き方

  1. 「ローカルディスク（C:)」をクリックする
  2. TensorRT-7.2.3フォルダの、libまで移動する
  3. 上部分の窓を押すとパスが表示されるのでコピーする

TensorRTと、CUDAのパスが分かったら、環境変数に追加します。 dlshogi-kankyou-path4
環境変数の追加のやり方

  1. ユーザー環境変数の「Path」をクリックする
  2. 「編集」をクリックする
  3. 右側の「新規」をクリックする
  4. CUDAとtensorRTのパスを追加する

追加後はこのようになりました。 dlshogi-kankyou-path6 編集が終わったら、「OK」を押して、　ウィンドウを閉じます。 この後、パソコンを再起動しましょう。
【FRONTIER】

環境変数の修正は、再起動されないと適用されない

将棋GUIに登録してdlshogiを使う

関連ソフトウェアのインストールと環境変数の編集まで終わったら、dlshogi導入はほぼ終わりです。 このあとは、将棋エンジン（将棋GUIか将棋所）にdlshogiを登録していきます。 まずは将棋GUIを開きます。 まだ将棋GUIをインストールしていない方はこちらの手順で導入してください。 https://kakuyasu-sim-now.com/shogi/shogi-gui/   「ツール」→「エンジン設定」をクリックします。 dlshogi-shogigui-touroku1 「追加」を押すと、追加するエンジンの場所を聞かれるので、dlshogi_tensorrt.exeを指定します。 選択したら「開く」をクリックします。 dlshogi-shogigui-touroku2 次に、パラメータ設定画面になります。 こちらのページの説明を参考に、数値をいくつか推奨設定に変更します。 https://github.com/TadaoYamaoka/DeepLearningShogi/releases/tag/wcwc31   こちらの2つの数値は調整しておくほうがよいです。

・DNN_Batch_Size：検討用に使うなら256にする。デフォルトで128。

次のUCT_NodeLimitｈは、利用するメモリの量を指定します。

・UCT_NodeLimit： パソコンのメモリが16GBなら5,000,000（500万) パソコンのメモリが8GBなら2,500,000（250万) くらいにする。 デフォルト（1,000万）の設定だと「2kB×1,000万＝20GB」の20GBを使用する恐れがある。

2つの数値を変更したら「OK」をクリックします。 dlshogi-shogigui-touroku3 エンジンについても「OK」をクリックします。 これでdlshogiのエンジン登録が完了です。 将棋GUIでdlshogiを対局や検討に使ってみてください！ https://kakuyasu-sim-now.com/shogi/shogi-gui/

Q & A

こちらのページの最後に記載しています。 https://kakuyasu-sim-now.com/shogi/dlshogi-install/

まとめ：dlshogiの導入方法は複雑だが、GPUを活かして強力！

dlshogiはGPUを使った計算で強力な将棋AIです。 ぜひRTX3070以上の強力なGPUを搭載したパソコンで、dlshogiをフル活用してください！ https://kakuyasu-sim-now.com/shogi/shogi-pc/

dlshogi 将棋AI