KataGo と実行環境設定

KataGo は、独自のグラフィカルインターフェースを持たないオープンソースの囲碁エンジンです。Ulugo デスクトップ版は KataGo をローカルで実行し、候補手、地域、目差などのデータを取得して検討画面に表示します。

デスクトップ版の初回利用時に、Ulugo が推奨する KataGo とモデルを自動的にインストールして選択します。通常は手動設定の必要はありません。準備が完了したら AI 解析を参照してください。

AI 解析には 2 つの要素が必要です。

要素	役割
KataGo	コンピューター上で解析を実行するプログラム
モデル	棋力と局面判断を保持するニューラルネットワークファイル

どちらもローカルで動作します。インストール時のダウンロードにはインターネット接続が必要ですが、完了後はオフラインで棋譜を解析できます。

KataGo は GPU を使用でき、CPU のみでも動作します。GPU は必須ではありませんが、通常は解析が大幅に速くなります。

コンピューター	推奨設定
比較的新しいディスクリート GPU または内蔵 GPU	まず `OpenCL` を試す。対応範囲が広い
比較的新しい NVIDIA GPU があり、ドライバーとランタイムを管理できる	`TensorRT` または `CUDA` を試す
適切な GPU がなく、CPU が AVX2 に対応	`CPU` を選択
AVX2 非対応の古い CPU	`旧型CPU` を選択。解析速度は遅くなる
macOS	Homebrew 経由でインストール。Apple Silicon ではシステムに適したビルドを使用

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大きなモデルや多くの同時解析は、一般により多くのメモリを使用します。メモリが少ない、または解析が遅い場合は、最速と表示されたモデルを選んでください。ディスクには少なくとも数百 MB の空きを確保し、複数モデルを導入する場合はさらに余裕を持たせてください。

バックエンドの詳細は KataGo 公式ドキュメントを参照してください。

初回起動時に、Ulugo は推奨する実行ビルドとモデルを自動的にダウンロードして選択します。ダウンロード中はネットワーク接続が必要ですが、完了後はオフラインで解析できます。

別のビルドやモデルを試す場合は AI 設定 を開きます。

一部の GPU ビルドは初回起動時に性能調整を行います。その間は画面の反応が遅くなる場合がありますが、完了後は通常、再実行されません。

設定	説明
最大訪問数	現在局面の通常解析に使う探索量。大きいほど安定しやすいが遅くなる
高速訪問数	全局グラフを作るために各着手へ割り当てる探索量。小さくすると走査が速く終わる
候補手の多様性	候補手のばらつきを増やす。`0` が最も安定し、値を上げるほど候補が分散する
現在のインストール	インストール済みの KataGo ビルドやモデルを切り替え、不要な項目を削除する

解決しない場合は Ulugo GitHub Issues に、OS、CPU/GPU 型番、選択したビルド、コンソールエラーを添えて報告してください。KataGo の説明と更新履歴は公式リポジトリにあります。