বিতরণ আলফা বিটা ছাঁটাই

Question

আমি একটি দক্ষ অ্যালগরিদম সন্ধান করছি যা আমাকে বিতরণকৃত আর্কিটেকচারে আলফা-বিটা ছাঁটাইয়ের সাথে দাবা জন্য মিনিম্যাক্স অনুসন্ধান ট্রি প্রসেস করতে দেয় । আমি যে অ্যালগরিদমগুলি পেয়েছি (পিভিএস, ওয়াইবিডাব্লুসি, ডিটিএস নীচে দেখুন) সবই পুরানো (1990 সর্বশেষতম)। আমি ধরে নিই এর পর থেকে অনেকগুলি যথেষ্ট অগ্রগতি হয়েছে। এই ক্ষেত্রে বর্তমান মান কি?

এছাড়াও দয়া করে আমাকে ডিটিএসের একটি নির্বোধের ব্যাখ্যাটির দিকে ইঙ্গিত করুন কারণ আমি যে গবেষণাগুলি পড়েছি তা এটি বুঝতে পারি না।

উপরে উল্লিখিত অ্যালগরিদম:

• পিভিএস: নীতিগত ভিন্নতা বিভক্তকরণ
• ওয়াইবিডাব্লুসি: ইয়াং ব্রাদার্স কনসেপ্টের অপেক্ষা করুন
• ডিটিএস: ডায়নামিক ট্রি স্প্লিটিং

সব এখানে আলোচনা করা হয় ।

Comments

হতে পারে এটি একটি আকর্ষণীয় পঠন: chessbase.com/newsdetail.asp?newsid=8047

— অ্যালেক্স টেন ব্রিংক

ভাল, এটি একটি সমস্যা (সমান্তরালভাবে মিনিম্যাক্স অনুসন্ধান বা এর কোনও রূপগুলি) বিশেষত কঠিন। এই বছর রিচার্ড কর্ফ "সম্মিলিত অনুসন্ধানে গবেষণা চ্যালেঞ্জ" শিরোনামে প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্রে নিম্নলিখিতটি পড়তে পারেন: "[...] আলফা-বিটা ছাঁটাইয়ের সাথে মিনিম্যাক্স অনুসন্ধানের সাথে সমান্তরাল করা বেশ কুখ্যাত ছিল" আমি আন্তরিকভাবে সন্দেহ করি একটি অ্যালগরিদম আছে যা এটি সর্বদা দক্ষতার সাথে তৈরি করে দেয় ...

— কার্লোস

সুতরাং, আমি কেবলমাত্র একটি খুব নম্র চতুর্থ সেমিস্টার কম্পিউটার বিজ্ঞানের স্নাতক স্নাতক হিসাবে বিবেচনা করে, আমাকে কি সিরিয়ালাইজড অ্যালগরিদমের জন্য যেতে হবে বা কিছু গ্রহণযোগ্য সাব-লিনিয়ার স্পিডআপ আশা করার চেষ্টা করা উচিত?

— 23:30 এ তারে ছেদ করুন

আমার জবাব দেরি করার জন্য দুঃখিত, এটি আমার ইনবক্সে সম্পূর্ণ নজর দেওয়া হয়নি। প্রকৃতপক্ষে, আমি আশা করব যে অনুসন্ধানের গাছের পাতায় আপনার মূল্যায়ন ফাংশন দ্বারা নির্ধারিত স্কোরগুলি বিতরণের উপর চূড়ান্ত সঞ্চয় সম্পূর্ণ নির্ভর করে। সাধারণভাবে, কোনও গ্যারান্টি নেই যে একটি বিতরণ অনুসন্ধান অ্যালগরিদম সিরিয়ালযুক্ত আলফা-বিটা অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে আরও ভাল সঞ্চালন করবে। সুতরাং, আমি অবশ্যই এটির সিরিয়ালিকৃত সংস্করণটি যথাসম্ভব সম্ভাব্য হিসাবে অনেকগুলি উন্নতি করার চেষ্টা করে যাব (ক্রমবর্ধমান ক্রমগুলি, স্থানান্তর টেবিলগুলি ইত্যাদি)

— কার্লোস

সমান্তরাল আলফা-বিটা নিয়ে আমার কিছুটা সাফল্য আছে (মূলত আপনি যে উইকির পৃষ্ঠায় লিঙ্ক করেছেন তাতে বর্ণিত)।

— জেরেমি তালিকা

Answer 1

হ্যাঁ দাবা বিশ্লেষণ সাহিত্য এবং সাধারণ সমান্তরাল প্রোগ্রামিং কৌশল উভয়ের কারণে তত্ত্বটি উল্লেখযোগ্যভাবে এবং কিছুটা এগিয়ে গেছে। বিতরণ ক্লাস্টার / সমান্তরালতার উপরে আলফা বিটা ছাঁটাই করার জন্য এখানে কিছু নতুন রেফ রয়েছে (দাবা)। এছাড়াও প্রাথমিকভাবে বিতরণ করা কয়েকটি কম্পিউটিং দাবা সাহিত্যের অনেকগুলি মৌলিক সমান্তরাল ডিজাইনের ধরণগুলির পূর্বাভাস দেয় এবং সেই কাঠামোর মধ্যে ধারণাটি তৈরি করা যায়।

• জিপিইউ / স্টারনাড, গাইডে সমান্তরাল আলফা-বিটা অ্যালগরিদম , গাইড (২০১১)

• সমান্তরাল আলফা-বিটা ভাগ করা মেমোরি মাল্টিপ্রসেসার্স / মনোহরজারাহে (2001) 98 পিপি অনুসন্ধান!

• একটি সরল দাবা প্রোগ্রামের সমান্তরালকরণ / গ্রেসক্যাম্প, 2003

• গেম সিদ্ধান্ত গাছের সমান্তরাল আলফা-বিটা ছাঁটাই: একটি দাবা বাস্তবায়ন / স্টিল 1999

• ওপেনএমপি-এর সমান্তরালে আলফা-বিটা ছাঁটাইয়ের সাথে একটি মিনিম্যাক্স অনুসন্ধান চালানো সম্ভব? (Stackoverflow)

• ডিটিএস উচ্চ-সম্পাদনা সমান্তরাল গাছ অনুসন্ধান অ্যালগরিদম (হায়াট 1994)

ডিটিএসের পেছনের মূল ধারণাটি হ'ল অনুসন্ধান গাছগুলি মুভ / লেআউট জটিলতার উপর ভিত্তি করে কম্পিউটেশনাল নোডের মধ্যে বিতরণ করা হয়। অব্যবহৃত প্রসেসরগুলি যা "তাড়াতাড়ি শেষ করুন" প্রাথমিক বরাদ্দের বাইরে অতিরিক্ত কাজ করতে পারে যা প্রাথমিকভাবে যথাসম্ভব সমানভাবে বিতরণ করা যেতে পারে তবে এটি অসম হয়ে উঠবে। সুতরাং এটির মূলত এক ধরণের "লোড ব্যালেন্সিং" এবং "প্রযোজক / গ্রাহক" সারি, বা কাজের সময়সূচির অনুরূপ।

এই নিষ্ক্রিয় প্রসেসর সম্প্রচারিত (ভাগ করা মেমরি ব্যবহার করে) যে এটি নিষ্ক্রিয়, এবং অন্য কোনও প্রসেসরের গাছটি সন্ধান শেষ করতে "সহায়তা" করার জন্য উপলব্ধ। ব্যস্ত প্রসেসরগুলি "গাছের অবস্থা" ডেটা সংগ্রহ করে এবং অলস প্রসেসরের পরীক্ষার জন্য ভাগ করে নেওয়া মেমোরিতে সঞ্চয় করে। এই নিষ্ক্রিয় প্রসেসর এই ডেটাটি বিশ্লেষণ করে এবং ব্যস্ত প্রসেসরের মধ্যে কোনটি (যদি থাকে তবে) এমন একটি গাছ আছে যা যথেষ্ট জটিল যে এটি অনুসন্ধানে সহায়তা করার জন্য দক্ষ হবে বলে সিদ্ধান্ত নিয়েছে। যদি এই ধরনের অবস্থানটি পাওয়া যায়, তবে নিষ্ক্রিয় প্রসেসর প্রসেসরটিকে অবহিত করে যা এর নোডের মালিক এবং তারা "যোগদান" করে।