바둑 알파고 대결 이세돌 정리

   

추가. GPU관련

CPU는 단순 수치 연산뿐만 아니라 컴퓨터 전체에서 사용되는 다양한 명령을 순차적으로 주고받으며 처리한다.

그러나 단순 연산 만큼은 3D 그래픽 구현을 위해 연속적이고 빠른 수치 연산에만 최적화되고 발전을 거듭해온 GPU가 훨씬 빠르다.

이렇게 발달한 GPU의 연산 성능을 그대로 두기는 아까워서 CPU를 보조하는 용도로 사용한 것이 ‘GPGPU’ 기술이다. 

GPGPU 기술은 CPU만 가지고서는 몇 시간 걸리는 작업도 불과 몇십분 이내로 끝낼 수 있도록 도와줌으로써 업무 처리 시간을 크게 줄이고 있다. 즉, 알파고에도 방대한 데이터를 바탕으로 한 단순연산 작업은 GPU에게 할당한 것 이다.

알파고와 같은 인공지능은 물론 기후 예측, 통계 예측, 각종 시뮬레이션, 이미징 데이터의 인코딩/디코딩 등 이루 셀 수 없는 영역에 GPGPU 기술이 사용되고 있다.

   

2016년 3월 11일 이세돌 9단(ELO 세계 4위) 알파고 5전 중에 2전 2패

2016년 3월 12일 이세돌 3패

   

   

인공지능 바둑 프로그램 알파고는 총 1202개 중앙처리장치(CPU), 176개 그래픽처리장치(GPU)가 탑재된 시스템으로 구현된다. CPU 개당 1초에 1000회 이상 시뮬레이션한다. 서버는 여러 대가 하나의 네트워크로 연결돼 분산 처리하는 클러스터 방식이다. 인텔, 엔비디아 등에 핵심 부품은 공급받지만 최종 구현을 위한 설계는 직접 한다. 이렇게 완성된 시스템은 대기업, 연구소에서 데이터 분석이나 특정 분야 시뮬레이션을 위해 구축한 소규모 슈퍼컴퓨터와 맞먹는다. 

   

알파고에 슈퍼컴퓨터급 인프라가 투입된 이유는 학습시간을 단축하기 위해서다. 알파고는 입력된 기보 16만건을 토대로 지난 5개월간 매일 3만번의 실전 경험을 쌓았다. 

   

딥마인드가 네이처에 게재한 논문에 따르면 초기 알파고는 48개 CPU를 탑재한 서버로 구현됐다. 방대한 양의 기보를 학습하고 다른 인공지능 바둑 프로그램과 500번 이상 겨뤘다. 인간과 대결을 준비하면서 컴퓨팅 파워를 더 늘렸다. 초기 모델보다 40배가 넘는 1900개 CPU를 탑재한 고성능 시스템을 장착해 테스트하기도 했다. 

   

지난해 10월 판후이 2단과의 대결에 모습을 드러낸 알파고는 1202개 노드로 운영됐다. 데미스 하사비스 딥마인드 CEO는 무리한 컴퓨팅 파워 확장보다는 알고리즘 개선에 초점을 맞췄다고 설명했다. 이를 통해 초당 10만개에 달하는 수를 고려한다. 최고 바둑기사보다 최대 1000배 빠르다.

   

   

   

   

이세돌이 알파고에 2연패를 당한 가운데, 구글이 알파고에게 대국 종반 이미 승리 확신 메시지를 받은 것으로 알려졌다. 

알파고는 이세돌과의 대국 종반에 들어서면서 이미 승리를 확신했고, 이를 구글에게 보고

구글 알파고 논문을 게재한 네이처지의 취재팀에 따르면 이미 알파고로부터 판세 분석 보고를 받은 구글이 자신들의 승리를 확신한 것으로 밝혀졌다. 

구글은 지난 9일 벌어진 첫 대국에서도 종료 30분 전에 알파고의 승리를 확신했던 것으로 전해졌다

   

   

   

<네이처>에 따르면 알파고는 유럽 바둑 챔피언 판후이 2단을 상대로 공식 경기에서 5-0으로 승리한 전적이 있음

   

유럽 바둑 챔피언 판후이 2단(유럽바둑연맹 엘로(ELO) 세계순위는 2월7일 현재 631위) 이김

이세돌 9단(ELO 세계 4위) 3/11 현재 알파고가 5전 중에 2전 2승