論文の概要: GPU-Accelerated Counterfactual Regret Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14778v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 04:56:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 15:04:48.441615
• Title: GPU-Accelerated Counterfactual Regret Minimization
• Title（参考訳）: GPUによる反ファクトレグレスト最小化
• Authors: Juho Kim,
• Abstract要約: 本稿では,このアルゴリズムを高密度かつスパースな行列およびベクトル演算系として実装することを提案する。 我々の実装はOpenSpielのPython実装よりも352.5倍高速で、OpenSpielのC++実装より22.2倍高速です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.39759037668144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual regret minimization (CFR) is a family of algorithms of no-regret learning dynamics capable of solving large-scale imperfect information games. There has been a notable lack of work on making CFR more computationally efficient. We propose implementing this algorithm as a series of dense and sparse matrix and vector operations, thereby making it highly parallelizable for a graphical processing unit. Our experiments show that our implementation performs up to about 352.5 times faster than OpenSpiel's Python implementation and up to about 22.2 times faster than OpenSpiel's C++ implementation and the speedup becomes more pronounced as the size of the game being solved grows.
• Abstract（参考訳）: 反実的後悔の最小化(英: Counterfactual regret minimization, CFR)は、大規模な不完全な情報ゲームを解くことができる非回帰学習力学のアルゴリズム群である。 CFRをより効率的なものにするためには、注目すべき作業が不足している。 本稿では,このアルゴリズムを高密度かつスパースな行列およびベクトル演算系として実装し,グラフィカル処理ユニットに対して高い並列化を実現することを提案する。 実験の結果、我々の実装はOpenSpielのPython実装よりも352.5倍高速で、OpenSpielのC++実装よりも22.2倍高速で、解決されるゲームのサイズが大きくなるにつれてスピードアップがより顕著になることがわかった。

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