测试数据示例:
53.0 24 20 10 2 0 0 82.3 48 8 1 0 0 0
54.4 30 17 6 3 0 0 80.5 50 6 1 0 0 0
57.2 25 19 9 3 0 0 80.5 48 8 1 0 0 0
60.3 28 15 10 3 0 0 80.7 45 11 1 0 0 0 [658]
63.2 28 9 14 3 0 0 79.6 42 9 4 0 0 0
测试还在继续 数据还有很多 这里就不粘贴了
初步结论 :
1kpo以下 4-5倍左右算力 棋力可以提高一先
1kpo-10kpo 大概提高一先
10kpo以上 最多还能提高一先 (估计)
所以效率最高的算力就是1kpo以下 基本是线性提高
假设可以容忍的时间为5s 那么对应的就是200po/s的性能
又假设性能和价格正比
那么200po/s性能的显卡基本就是性价比上限
低于这个性能的显卡 性价比都是ok的
集显差不多10+ 水平约为200两先
考虑到学习的时间成本 最好还是在200的4-5倍以内
另外要考虑的是,学习,训练和遛狗的需求是不一样的
后者你只要结果,速度当然越快越好
而学习需要看清参考图的变化和演进 那就并不是越快越好了
综合看
水平不到yh3d 老老实实去做题 先把101测试的1k过了
低端需求 对于3d-6d水平 10po的集显完全能用
至于狗的水平比你高9个子还是8个子 没什么区别
对应显卡 下限集显 上限3050
中端需求 6d-8d++
40po/s是下限
100-200po/s综合最佳
对应显卡 rtx750(40po) rtx1650-3070(100-1000po)
高端需求 对于8d++以上的职业棋手 或者以研究为目的的用途
算力性价比最高的2060-3070是下限
如果单纯以算力价格看 3070可能是最佳选择
上限是3090双卡?
我觉得差不多了 再高的边际产出已经很少了 而价格也变成长尾
https://topic.expreview.com/GPU/
https://katagotraining.org/
软件环境:
katago 1.9以上版本
21年7月以后40b网络
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修改:computec FROM 223.104.39.*
FROM 223.104.3.*