This repository has been archived by the owner on Nov 2, 2022. It is now read-only.
Releases: mizar/YaneuraOu
Releases · mizar/YaneuraOu
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.3
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.3 の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.3-windows.zip (106.90 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.3-windows.7z (94.32 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.3-android.zip (133.57 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.3-android.7z (117.01 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.3-macos.tar.xz (93.97 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.3-wasm.zip (104.42 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.3-wasm.7z (101.24 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.3-wasm.zip (2.37 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.3-wasm.7z (2.29 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.3-windows.zip (316.04 MB)
- YaneuraOu-v7.6.3-windows.7z (94.20 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.3-windows-material.zip (10.22 MB)
- YaneuraOu-v7.6.3-windows-material.7z (3.43 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.3-deep-windows.zip (113.14 MB)
- YaneuraOu-v7.6.3-deep-windows.7z (146.84 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.7.0 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (34.7MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.4.0)
- cuDNN Download (最新のバージョン) (要ログイン)
- cuDNN Archive (過去のバージョン) (要ログイン)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.4.0 (
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- ZLIB DLL (
zlibwapi.dll)- ZLIB DLL
- NVIDIA cuDNN Documentation - Installing zlib
- cuDNN v8.4.0 は、動作に
zlibwapi.dllが必要。- ダウンロードした
zlib123dllx64.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する zlib123dllx64/dll_x64フォルダ階層を選択して表示zlibwapi.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 4)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 4 (
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.5.1/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- YaneuraOu-v7.6.3-android.zip (14.62 MB)
- YaneuraOu-v7.6.3-android.7z (3.81 MB)
- 1.2.3.4.5.6.の実行ファイルAndroid版 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- YaneuraOu-v7.6.3-macos.tar.xz (3.86 MB)
- 1.2.3.4.5.6.7.の実行ファイルMacOS版 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- YaneuraOu-v7.6.3-wasm.zip (4.45 MB)
- [YaneuraOu-v7.6.3-wasm.7z](https://g...
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.2+20220614b.maccoreml
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.2+20220614b.maccoreml の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-windows.zip (106.87 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-windows.7z (94.30 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-android.zip (133.60 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-android.7z (117.03 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-macos.tar.xz (94.00 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-wasm.zip (104.61 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-wasm.7z (101.45 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-wasm.zip (2.37 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-wasm.7z (2.29 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-windows.zip (316.03 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-windows.7z (94.21 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-windows-material.zip (10.22 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-windows-material.7z (3.44 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-deep-windows.zip (113.14 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614b.maccoreml-deep-windows.7z (146.85 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.7.0 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (34.7MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.4.0)
- cuDNN Download (最新のバージョン) (要ログイン)
- cuDNN Archive (過去のバージョン) (要ログイン)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.4.0 (
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- ZLIB DLL (
zlibwapi.dll)- ZLIB DLL
- NVIDIA cuDNN Documentation - Installing zlib
- cuDNN v8.4.0 は、動作に
zlibwapi.dllが必要。- ダウンロードした
zlib123dllx64.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する zlib123dllx64/dll_x64フォルダ階層を選択して表示zlibwapi.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 4)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 4 (
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.5.1/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回...
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.2+20220614a.master
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.2+20220614a.master の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-windows.zip (106.86 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-windows.7z (94.28 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-android.zip (133.54 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-android.7z (116.97 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-macos.tar.xz (94.03 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-wasm.zip (104.45 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-wasm.7z (101.30 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-wasm.zip (2.37 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-wasm.7z (2.29 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-windows.zip (316.03 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-windows.7z (94.21 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-windows-material.zip (10.22 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-windows-material.7z (3.43 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-deep-windows.zip (113.14 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220614a.master-deep-windows.7z (146.85 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.7.0 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (34.7MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.4.0)
- cuDNN Download (最新のバージョン) (要ログイン)
- cuDNN Archive (過去のバージョン) (要ログイン)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.4.0 (
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- ZLIB DLL (
zlibwapi.dll)- ZLIB DLL
- NVIDIA cuDNN Documentation - Installing zlib
- cuDNN v8.4.0 は、動作に
zlibwapi.dllが必要。- ダウンロードした
zlib123dllx64.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する zlib123dllx64/dll_x64フォルダ階層を選択して表示zlibwapi.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 4)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 4 (
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.5.1/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- [YaneuraOu-v7.6.2+20...
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.2+20220613a.master
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.2+20220613a.master の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-windows.zip (106.87 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-windows.7z (94.30 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-android.zip (133.73 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-android.7z (117.18 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-macos.tar.xz (94.06 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-wasm.zip (104.46 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-wasm.7z (101.31 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-wasm.zip (2.37 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-wasm.7z (2.29 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-windows.zip (315.99 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-windows.7z (94.24 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-windows-material.zip (10.21 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-windows-material.7z (3.44 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-deep-windows.zip (113.14 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220613a.master-deep-windows.7z (146.82 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.7.0 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (34.7MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.4.0)
- cuDNN Download (最新のバージョン) (要ログイン)
- cuDNN Archive (過去のバージョン) (要ログイン)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.4.0 (
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- ZLIB DLL (
zlibwapi.dll)- ZLIB DLL
- NVIDIA cuDNN Documentation - Installing zlib
- cuDNN v8.4.0 は、動作に
zlibwapi.dllが必要。- ダウンロードした
zlib123dllx64.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する zlib123dllx64/dll_x64フォルダ階層を選択して表示zlibwapi.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 4)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 4 (
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.5.1/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- [YaneuraOu-v7.6.2+20...
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.2+20220602a.master
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.2+20220602a.master の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-windows.zip (106.94 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-windows.7z (94.37 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-android.zip (133.59 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-android.7z (117.02 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-macos.tar.xz (94.00 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-wasm.zip (104.62 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-wasm.7z (101.41 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-wasm.zip (2.38 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-wasm.7z (2.30 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-windows.zip (315.98 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-windows.7z (94.20 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-windows-material.zip (10.21 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-windows-material.7z (3.44 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-deep-windows.zip (113.14 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220602a.master-deep-windows.7z (146.80 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.7.0 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (34.7MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.4.0)
- cuDNN Download (最新のバージョン) (要ログイン)
- cuDNN Archive (過去のバージョン) (要ログイン)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.4.0 (
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- ZLIB DLL (
zlibwapi.dll)- ZLIB DLL
- NVIDIA cuDNN Documentation - Installing zlib
- cuDNN v8.4.0 は、動作に
zlibwapi.dllが必要。- ダウンロードした
zlib123dllx64.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する zlib123dllx64/dll_x64フォルダ階層を選択して表示zlibwapi.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 4)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 4 (
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.5.1/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- [YaneuraOu-v7.6.2+20...
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.2+20220524a.master
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.2+20220524a.master の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-windows.zip (106.83 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-windows.7z (94.33 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-android.zip (133.58 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-android.7z (116.99 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-macos.tar.xz (94.01 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-wasm.zip (104.65 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-wasm.7z (101.29 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-wasm.zip (2.37 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-wasm.7z (2.29 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-windows.zip (315.90 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-windows.7z (94.34 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-windows-material.zip (10.20 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-windows-material.7z (3.43 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-deep-windows.zip (113.11 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220524a.master-deep-windows.7z (146.77 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.7.0 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (34.7MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.4.0)
- cuDNN Download (最新のバージョン) (要ログイン)
- cuDNN Archive (過去のバージョン) (要ログイン)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.4.0 (
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- ZLIB DLL (
zlibwapi.dll)- ZLIB DLL
- NVIDIA cuDNN Documentation - Installing zlib
- cuDNN v8.4.0 は、動作に
zlibwapi.dllが必要。- ダウンロードした
zlib123dllx64.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する zlib123dllx64/dll_x64フォルダ階層を選択して表示zlibwapi.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 4)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 4 (
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.5.1/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- [YaneuraOu-v7.6.2+20...
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.2+20220523a.master
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.2+20220523a.master の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-windows.zip (106.78 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-windows.7z (94.29 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-android.zip (133.60 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-android.7z (117.01 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-macos.tar.xz (94.00 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-wasm.zip (104.62 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-wasm.7z (101.26 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-wasm.zip (2.36 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-wasm.7z (2.28 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-windows.zip (315.90 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-windows.7z (94.33 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-windows-material.zip (10.20 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-windows-material.7z (3.43 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-deep-windows.zip (113.10 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2+20220523a.master-deep-windows.7z (146.78 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.7.0 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (34.7MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.4.0)
- cuDNN Download (最新のバージョン) (要ログイン)
- cuDNN Archive (過去のバージョン) (要ログイン)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.4.0 (
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- ZLIB DLL (
zlibwapi.dll)- ZLIB DLL
- NVIDIA cuDNN Documentation - Installing zlib
- cuDNN v8.4.0 は、動作に
zlibwapi.dllが必要。- ダウンロードした
zlib123dllx64.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する zlib123dllx64/dll_x64フォルダ階層を選択して表示zlibwapi.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 4)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 4 (
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.5.1/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.7.0)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- [YaneuraOu-v7.6.2+20...
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.2
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.2 の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2-windows.zip (107.01 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2-windows.7z (94.42 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2-android.zip (133.80 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2-android.7z (117.13 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2-macos.tar.xz (94.15 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2-wasm.zip (104.69 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.2-wasm.7z (101.26 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2-wasm.zip (2.59 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.2-wasm.7z (2.47 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.2-windows.zip (537.30 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2-windows.7z (162.57 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の教師生成用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2-windows-material.zip (10.20 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2-windows-material.7z (3.54 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の教師生成用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.2-deep-windows.zip (142.07 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2-deep-windows.7z (193.21 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。（MKL向けの設定を別途適切に行えば、おそらくORT-MKLのが高速）
- ORT-MKL : Intel(R) Math Kernel Library (MKL) を使用、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.6.2)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.6.2 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (33.6MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.2.4 (Archive))
- cuDNN Download (要ログイン)
- (注: Windows版では現状、v8.3.x 系は非推奨。過去のバージョンは cuDNN Archive (要ログイン) を参照。)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.2.4 (
cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15/cuda/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 2)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 3 (
TensorRT-8.2.4.2.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.4.2.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.4.2/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.6.2)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- YaneuraOu-v7.6.2-android.zip (14.76 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2-android.7z (3.97 MB)
- 1.2.3.4.5.6.の実行ファイルAndroid版 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- YaneuraOu-v7.6.2-macos.tar.xz (3.45 MB)
- 1.2.3.4.5.6.の実行ファイルMacOS版 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- YaneuraOu-v7.6.2-wasm.zip (4.64 MB)
- YaneuraOu-v7.6.2-wasm.7z (3.43 MB)
- 1.2.3.4.5.6.の実行ファイルWebAssembly版 (testing)
使い方などは添付ファイルの中にある
docs
をご覧ください。
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.6.1+20220511b.master
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.6.1+20220511b.master の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-windows.zip (107.03 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-windows.7z (94.44 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-android.zip (133.79 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-android.7z (117.17 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-macos.tar.xz (94.15 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-wasm.zip (104.66 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-wasm.7z (101.25 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-wasm.zip (2.58 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-wasm.7z (2.45 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-windows.zip (537.30 MB)
- YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-windows.7z (162.57 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の教師生成用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-windows-material.zip (10.20 MB)
- YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-windows-material.7z (3.55 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の教師生成用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-deep-windows.zip (142.16 MB)
- YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-deep-windows.7z (193.29 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。（MKL向けの設定を別途適切に行えば、おそらくORT-MKLのが高速）
- ORT-MKL : Intel(R) Math Kernel Library (MKL) を使用、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.6.2)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.6.2 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (33.6MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.2.4 (Archive))
- cuDNN Download (要ログイン)
- (注: Windows版では現状、v8.3.x 系は非推奨。過去のバージョンは cuDNN Archive (要ログイン) を参照。)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.2.4 (
cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15/cuda/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 2)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 3 (
TensorRT-8.2.4.2.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.4.2.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.4.2/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.6.2)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-android.zip (14.76 MB)
- [YaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-android.7z](https://github.com/mizar/Y...
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ v7.5.0+20220509a.master
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王』 v7.5.0+20220509a.master の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
a. 標準NNUE(HalfKP)型
b. HalfKPE9型
cf. NNUE-HalfKPE9
c. K-P型
cf. 魚沼産やねうら王できました
d. HalfKPvm型
cf. tanuki-denryu2 - MaterialLv1, MaterialLv9
a. MaterialLv1 駒得のみ
b. MaterialLv9 駒得＋手駒評価＋盤上の利きを評価＋複数の利きに減衰評価＋利きの価値合算テーブル＋KKPEE9テーブルに一本化＋味方・敵の駒の利きによる加減＋玉近傍への味方駒の利きと駒の有無、玉位置加点＋方角ごとの利き評価 - YaneuraOu詰将棋エンジン
cf. やねうら王詰将棋エンジンを公開しました - tanuki-詰将棋エンジン
- ふかうら王(dlshogi互換エンジン)
cf. ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1
に対する
- Suisho5-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-windows.zip (106.98 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-windows.7z (94.43 MB)
- 3.a.のトーナメントWindows版+水匠5(20211123)評価関数 (ZEN2/AVX2/SSE4.2)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-android.zip (133.74 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-android.7z (117.13 MB)
- 3.a.の実行ファイルAndroid版+水匠5(20211123)評価関数 (arm64-v8a/armeabi-v7a/x86_64/x86)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-macos.tar.xz (94.14 MB)
- 3.a.の実行ファイルMacOS版+水匠5(20211123)評価関数 (AVX2/SSE42/APPLEM1) (testing)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-wasm.zip (104.63 MB)
- Suisho5-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-wasm.7z (101.35 MB)
- 3.a.の実行ファイルWebAssembly版+水匠5(20211123)評価関数 (testing)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-wasm.zip (2.57 MB)
- SuishoPetite-YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-wasm.7z (2.45 MB)
- 3.c.の実行ファイルWebAssembly版+SuishoPetite(20211123)評価関数 (testing)
- YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-windows.zip (537.31 MB)
- YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-windows.7z (162.62 MB)
- 1.2.3.5.6.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSSE3/SSE2/32bit環境用)
- 1.2.3.5.6.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の教師生成用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- 1.2.3.の学習用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX512VNNI/AVXVNNI/AVX512/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-windows-material.zip (10.19 MB)
- YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-windows-material.7z (3.55 MB)
- 4.の実行ファイルWindows版 各CPU向け(ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2/SSE2/32bit環境用)
- 4.のトーナメントWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- 4.の教師生成用実行ファイルWindows版 (ZEN3/ZEN2/ZEN1/AVX2/SSE4.2)
- YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-deep-windows.zip (142.06 MB)
- YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-deep-windows.7z (193.29 MB)
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
VCRUNTIME140_1.dllが見つからないため、コードの実行を続行できません。」のようなエラーが表示される場合、別途 Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable (x64),VC_redist.x64.exeをダウンロード・実行してインストールして下さい。 - ORT-CPU : ONNX Runtime (ORT) のデフォルト、CPU向け。（MKL向けの設定を別途適切に行えば、おそらくORT-MKLのが高速）
- ORT-MKL : Intel(R) Math Kernel Library (MKL) を使用、CPU向け。
cf. ONNX Runtimeを使ってみる その2(性能測定) - ORT-DML : Windows 10 DirectML (DML) 対応のGPU向け。（対応環境であればおそらくORT-TRT や TensorRTのが高速）
cf. DirectML の概要 - ORT-TRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け。CUDA, cuDNN, TensorRT の導入も必要です。
- CUDA (開発環境は 11.6.2)
- Latest CUDA Toolkit Download
- CUDA Toolkit Archive
- CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (CUDAインストール手順, CUDA 最新版)
- CUDA Toolkit 11.6.2 の場合の導入例:
- Local Installer (2.5GB) もしくは Network Installer (33.6MB) をダウンロード・実行してインストール
- cuDNN (開発環境は v8.2.4 (Archive))
- cuDNN Download (要ログイン)
- (注: Windows版では現状、v8.3.x 系は非推奨。過去のバージョンは cuDNN Archive (要ログイン) を参照。)
- Installing cuDNN On Windows (cuDNNインストール手順)
- cuDNN v8.2.4 (
cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する cudnn-11.4-windows-x64-x64-v8.2.4.15/cuda/binフォルダ階層を選択して表示cudnn_adv_infer64_8.dll,cudnn_cnn_infer64_8.dll,cudnn_ops_infer64_8.dll,cudnn64_8.dll(種類: アプリケーション拡張) の4つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- TensorRT (開発環境は 8.2 GA Update 2)
- NVIDIA TensorRT Download (要ログイン)
- Installing TensorRT (TensorRTインストール手順)
- TensorRT 8.2 GA Update 3 (
TensorRT-8.2.4.2.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip) の場合の導入例:- ダウンロードした
TensorRT-8.2.4.2.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipを右クリック → 「すべて展開」 → 展開時に展開されたファイルを表示する TensorRT-8.2.4.2/libフォルダ階層を選択して表示nvinfer.dll,nvinfer_builder_resource.dll,nvinfer_plugin.dll,nvonnxparser.dll,nvparsers.dll(種類: アプリケーション拡張) の5つのファイルを選択し、YaneuraOu-Deep-ORT-TRT.exeと同じフォルダにコピー
- ダウンロードした
- 警告: 以下のような変更があった場合は、古いエンジンやプロファイルのキャッシュファイル(
.engine,.profile)をクリーンアップしてください。- モデルの変更（モデルのトポロジー、opsetのバージョン、演算子などに変更があった場合）
- ONNX Runtime(ORT)バージョンの変更（例：ORTバージョン1.8から1.9への移行）
- TensorRTのバージョンの変更（例：TensorRT 7.0から8.0への移行）
- ハードウェアの変更 (
.engineと.profileのファイルに可搬性はなく、特定のNVIDIAハードウェアに対して最適化されています。）
- TensorRTエンジン構築、およびそのキャッシュファイル(
.engine,.profile)作成のため、モデルファイルの初回読み込み時/バッチサイズ設定変更時は時間が掛かります。
- CUDA (開発環境は 11.6.2)
TensorRT : NVIDIA TensorRT 対応のGPU向け(ORT無し版)。現在、TensorRT(ORT無し)版は自動ビルドの対象外です。
- ONNX Runtime (ORT) 版の実行には、Visual C++の実行ランタイムが別途必要です。エンジン実行時に「
- 7.の実行ファイルWindows版 (AVX2)
- YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-android.zip (14.75 MB)
- YaneuraOu-v7.5.0+20220509a.master-android.7z (3...