囲碁AI とGPU

囲碁AIのKaTrainについてAI Geminiとチャットし、PCの処理速度と囲碁の棋力に関し、GPUとレーテングとして当記事でまとめた。

チャットソース

GPUはもともと、ゲーム機などの3D画像処理に特化するためにCPUから独立した装置として開発された。3D空間のオブジェクト（立体）は無数の「点」の集合体であり、向きやカメラの角度が変わるたびに、すべての点の位置を素早く再計算して画面を描き変える必要がある。一つひとつは単純な計算だが、膨大な量のデータを同時に一斉に処理しなければならないため、並列計算が得意なGPUが不可欠となっている。

囲碁AI（AlphaGo以降のディープラーニングを使った囲碁AI）でGPUを使うと劇的に速くなる理由は、一言でいうと「膨大なパターンの単純計算を、何千個もの頭脳で同時に一斉処理できるから」です。

パソコンの頭脳であるCPUと、画像やAIの処理を得意とするGPUの違いを、分かりやすい例えを交えて解説します。

1. CPUとGPUの「頭脳」の仕組みの違い
パソコンの計算パーツには、大きく分けてCPUとGPUがあります。

・CPU（中央演算処理装置）

例え： 「ものすごく優秀な天才数学者」が数人（数コア）いる状態。

特徴： 複雑な計算や、Aの後にBをして、その結果でCをする……といった「順番に考えていく複雑な処理（直列処理）」が大得意です。

・GPU（画像処理装置）

例え： 「計算が得意な小学生」が数千人（数千コア）並んでいる状態。

特徴： 1つ1つの頭脳は単純な計算しかできませんが、「全員で一斉に同じ計算を分担して解く（並列処理）」という圧倒的な物量が武器です。

2. なぜ囲碁AIにGPUが向いているのか？
現代の囲碁AI（Leela ZeroやKataGoなど）は、人間の脳の神経回路を模した「ディープラーニング（深層学習）」を使っています。

囲碁AIが次の手を決める時、主に2つの膨大な計算を行っています。

① 盤面の形勢判断（ニューラルネットワークの計算）
AIは現在の盤面を見て、「どちらがどれくらい有利か」「次にどこが良さそうか」を判断します。この時、盤面の縦横19マスの情報を、何層にも重なった巨大な数式（行列計算）に流し込んで処理します。
この計算の正体は、「膨大な数の掛け算と足し算の繰り返し」です。

CPUだと： 天才数学者がどれだけ足が速くても、何百万回もの掛け算を順番にこなすため、どうしても時間がかかります。

GPUだと： 数千人の小学生に「君はここ、君はそこ」と一斉に掛け算を割り振るため、一瞬で計算が終わります。

② 先読み（モンテカルロ木探索）の効率化
囲碁AIは「ここに打ったら、相手はこう来て、自分はこう打って……」と、何手も先をシミュレーション（探索）します。
GPUのおかげで①の「盤面の評価」が爆速になるため、1秒間に数千回〜数万回もの「先の盤面」をチェックできるようになります。

💡 まとめると
CPU： 複雑な作戦を順番にじっくり考えるのが得意。

GPU： 決まった単純計算を、数千人パワーで一斉に力技で片付けるのが得意。

囲碁の盤面分析は「膨大な単純計算の塊」であるため、GPUの「数千コアによる並列処理」が完璧にハマり、CPUの数十倍〜数百倍という圧倒的なスピードで次の良い手を見つけ出すことができるのです。

現在では、このGPUの圧倒的な並列計算のパワーが、囲碁AIだけでなく、自動運転や画像生成、ChatGPTのような生成AIの基礎をすべて支えています。


グラフィックスの種類,1秒間の計算速度（NPS）の目安,囲碁AIを動かした際の実感


グラフィックスの種類
1秒間の計算速度（NPS）の目安
囲碁AIを動かした際の実感


CPUの計算だけ（グラフィックス不使用）
約 10 〜 30 NPS
動作が非常に重く、PCのファンが全開で回る。



内臓GPU (Intel Iris Xe Graphicsなど)
約 50 〜 100 NP
CPUだけよりは数倍早いが、少しのんびりした思考（数秒待って最善手が出るレベル）になる


専用GPU（RTX 4060など）（ゲーミングPC等）
約 500 〜 1,000 NPS　桁違いの爆速
一瞬で数手先まで完璧に読み切る



囲碁AIにおける専用GPUと内蔵GPUとの違い
専用GPUと内蔵GPU（Intel Iris Xe Graphicsなど）では、囲碁AIの計算速度に大きな差があり、それがそのまま強さ（棋力）の圧倒的な違いに直結します。

具体的な違いは以下のようになります。

1. 計算速度（NPS）の差
囲碁AIの計算速度は、1秒間に読める局面数を示す「NPS（Nodes Per Second）」という単位で比較されます。
*   内蔵GPU（Intel Iris Xeなど）：約50〜100 NPS
    CPUのみの場合よりは数倍速いものの、パソコン全体のメインメモリを分け合って使うため、AI特有の膨大なデータを処理する際に大渋滞（ボトルネック）が起きてしまいます。
*   専用GPU（RTX 4060など）：約500〜1,000 NPS
    内蔵GPUに比べて約5倍〜20倍以上の桁違いの速度が出ます。一瞬で数手先まで完璧に読み切ることが可能です。

2. 速度差が「強さ」に直結する理由
現代のディープラーニングを使った囲碁AIでは、「探索数（読んだ局面の数）」の多さが強さに直結します。囲碁AIの世界には「探索数が2倍になると、レーティング（強さの指標）が約100〜130前後上がる」という法則があります。

計算速度が遅く、少ない探索数（例えば500手程度）しか読めない場合は、アマチュア高段者〜県代表クラスの実力は出せますが、複雑なコウ争いやヨセの細かい計算などに隙が出やすくなります。また、AIが直感で選んだ手の10手先にある罠に気づけないこともあります。
一方、専用GPUのパワーを使ってより多くの探索（例えば50,000手）を行えるようになると、世界トッププロを遥かに凌駕する「超人類級」の強さに達します。一見損に見えるような人間には真似できない深謀遠慮な一着（本当の最善手）も見つけ出せるようになります。

3. 実際の使い勝手の違い
*   内蔵GPUの場合： 1手につき3〜5秒ほど待ってAIの推奨手を確認するような、アマチュアの一般的な検討であれば十分に役立ちます。しかし、探索数が足りないために、時間をかけるごとにAIの候補手がコロコロ変わって安定しない（迷っている）状態になることがあります。
*   専用GPUの場合： 人間側が待たされることなく、一瞬で数千から数万の手を読み切り、プロ棋士も気づかない最善手を教えてくれます。また、ネット対局のリアルタイム観戦で1秒ごとに完璧な勝率グラフを更新させるといった、プロレベルの使い方にも対応できます。

まとめると、内蔵GPUでも趣味の範囲では十分な強さを発揮しますが、専用GPUを使用すれば、より短い時間で「人間のトップとAIの神」くらい違う圧倒的な強さ（プロレベル以上の精度の高い手）を引き出すことができます。

囲碁の強さの指標として使われているレーテングについて:

*RTX : NVIDIA社が展開するGeForceシリーズなどの高性能なグラフィックボード（グラボ）の名称。RT ＝ Ray Tracing（レイトレーシング）, X ＝ eXtreme（より高度な、究極の）。

囲碁AIの棋力は使用する機器の演算装置に依存する。CPUのみで アマトップレベル(県代表) , 内蔵GPUではプロ棋士一般、専用GPUでは世界トッププロレベル以上という。

現在の囲碁の世界トップ申眞諝（韓国 シン・ジンソ）九段のレーティングは約3870台。市販のミドル〜ハイスペックGPU（例: RTX 4070 〜 4090）を搭載した汎用機で動かすKataGoは、4500〜5000以上 のレーティングに相当するらしい。