はじめに

Google のデータセンターの計算能力を様々な形でいろいろ利用できるようにした Google Cloud Platform (GCP) という製品群があります。その中のひとつである Google Compute Engine (GCE) を用いて、AlphaGO Zero クローンの一つである Leela Zero を動かすための手順を記します。なるべく多くの人が囲碁 AI を扱えるように願い、Linux やクラウドの経験があまりない人向けに書いてみたいと思います。

このエントリと同じような目的で、Leela Zero の README からリンクが貼られている Running Leela Zero client on a Tesla V100 GPU for free (Google Cloud Free Trial, Microsoft Azure, Oracle cloud, etc) というドキュメントもあります。こちらもよく書けていて、アップデートもされていますが、クラウド上で Leela Zero を動かすことまでにフォーカスをおいていて、Lizzie などの GUI クライアントに関する記述は執筆時点では見当たりません。
当エントリは、手元の Lizzie から、GCE の計算リソースを使って、囲碁を研究できる環境の構築方法を日本語で提供することを目的として書かれています。

GCP/GCE とは

Google は自社のデータセンター上のコンピュータやストレージ、機械学習技術などの計算資源を、主に有料のサービスとして外部に提供しています。これにより、Google のサービスで使われているものと同じデータセンター上のコンピューターやテクノロジーを第三者が使用することが可能になっています。Google Cloud Platform (GCP) は、そういうサービスの総称です。

GCP の製品群のひとつで、データセンター上のコンピューターを１台から数百台、「仮想マシン」として借りて使えるサービスが Google Compute Engine (GCE) です。GCE では高性能な CPU やメモリー環境だけでなく、Tesla V100 などのかなり高速な GPU を使うことができます。そのため、Leela Zero のような大量の計算を必要とする機械学習系のプログラムを走らせることにも適しています。

Leela Zero の推論の部分を GCE に行わせることで、GPU を積んだパソコンを手元でブンブン走らせなくても、普通のノートパソコンから勝率の表示や有力手の探索を行うことが可能になります。

GCE は有料のサービスですが、はじめて利用する場合には、12ヶ月で 300 ドル分、無料で使うことができます（2018 年 11 月現在）。課金が発生しない範囲でも、十分に Leela Zero を動かして試すことができます。

ここの手順で紹介する最小限の構成だと、１時間あたり約 0.18 ドルなので、365 日で割ると、毎日４時間程度は無料枠内で走らせられる計算になります。

必要なもの

お手元のPC (Mac, Linux, または Windows)
- ここでは Mac を使って実証しています。現時点では、Windows での使い方には触れていません。
Google アカウント
クレジットカード（無料枠内の範囲なら課金されません）
コマンドラインや Linux に関する多少の知識

GCP プロジェクトの作成

https://console.developers.google.com/ から、Google Cloud Platform (GCP) の、新規プロジェクトを作ります。（この「GCP プロジェクトの作成」の作業は１度だけで構いません。一つのプロジェクトの下に複数のVMインスタンスを作成できます。）

Google Compute Engine は基本的に有料のサービスであるため、利用規約への同意に加えて、クレジットカードの登録が必要となります。$300 の無料枠も、ちゃっかり有効化しておきましょう。

プロジェクト名は Leela-Zero にしました。
GCP においてプロジェクトは、プロジェクト ID （ここでは leela-zero-223718）で区別されるので、プロジェクト名は覚えやすい名前をつけて構いません。

プロジェクトが作成できたら、そのプロジェクトを選択した上で、ハンバーガーメニューから最下部の Google Cloud Platform を選びます。

Google Cloud Platform のコンソール画面に切り替わったら、Compute Engine を選択。
ここで英語のページになってしまった場合、URLの最後に &hl=ja　(または ?hl=ja) をつけてページを読み込み直すと日本語になります。（そして、$300 の無料枠を使えるようにプロジェクトのアップグレードも忘れずに。）

GPU を使うためには、無料枠の申請だけではなく、アカウントのアップグレードも必要です。

左上のナビゲーションメニューから、「IAM と管理」> 「割り当て」を選択します。

そして、「アカウントのアップグレード」ボタンが現れている場合、それをクリックしてアップグレードの手続きを行います。

GCE VM インスタンスの作成

Compute Engine のタブが開いたら、メニューから「VM インスタンス」の設定画面に移ります。初回はここで Compute Engine の準備のため、多少時間がかかるかもしれません。

ここで出てくる「VM」とは Virtual Machine の略で、日本語では「仮想マシン」。物理的なマシンに対して、クラウド上で「仮想的」に扱えるマシンのことを指します。そして、「VM インスタンス」とは、具体的に CPU やメモリやディスクなどが与えられ、動かせる状態にある VM のことです。

VM インスタンスの「作成」が利用可能になったら、クリックします。

VM インスタンスの作成で設定すべき箇所は以下のとおりです。

名前：なんでもよいのですが、leela-zero-1 としておくと、この一連の手順書に沿って作業がしやすくなります。
リージョン: 後述
ゾーン: 後述
マシンタイプ （「カスタマイズ」をクリックすると、設定項目が出てきます。）
- GPU の数：1 （必要に応じて複数も）
- GPU のタイプ：NVIDIA Tesla K80 とか。性能により、料金などに違いがあります。
ブートディスク:
- オペレーションシステム：Deep Learning on Linux
- バージョン：GPU Optimized Debian m○○ を選択。
- 不意に内容が消されないよう、 標準の永続ディスク を選びます。
可用性ポリシー > プリエンプティブ: オン（「管理」をクリックすると、設定項目が出てきます。）

GPU はさらに計算能力の高い Tesla V100 を選択しても良いのですが、環境が安定して構築できるまでは料金単価の安い K80 で試すのが良いと思います。

選択した GPU によって、使えるリージョンとゾーンが決まります。

GCE のドキュメント上のリストを確認した上で、選択した GPU を利用できるリージョンを選択します。
ここでは GPU に NVIDIA Tesla K80 を選択しているので、asia-east1 (台湾) にある asia-east1-a を選びました。asia-east1-c を選ぶと、V100 を選べます。台湾を選んだのは、距離的に日本に近いため、ネットワークの遅延が比較的少ないことを期待できるからです。
（ゾーンとはデータセンターの名称、リージョンはデータセンターのある地域と思ってください。）

また、プリエンプティブをオンにすることで、料金単価が大幅に下がり、24 時間以上のつけっぱなしを防止できます。ただし、使っている最中にマシンがいきなりシャットダウンされる可能性もあるので、そのような事態をどうしても避けたいならオフのままにしてください。

設定画面のスクリーンショットを載せておくので、参考にしてください。（最新のディスクのイメージ名は多少異なると思いますが、少しスクロールダウンして、Deep Learning Image: PyToach から始まるものを選んでください。）

「作成」を押すと、設定にもとづいて VM インスタンスがつくられ、さっそく起動が始まります。
無事、VM インスタンスが起動すると、名前の隣に緑のチェックが入ります。

起動が失敗する場合は、おそらく GPU に応じたリージョンやゾーンを選んでいないか、GPU の数が割当制限に超えている可能性があります。

たとえば、以下のようなエラーは　プリエンプティブな V100 GPU の数が、asia-east1 リージョンでの割り当て上限である 1.0 を超えていますよ、というメッセージです。

この制限に引っかかった場合は次のように割り当て上限の増加を申請します。
（審査には数時間、場合によっては数日間、かかります。）

GPUの割り当て上限の申請

左上のナビゲーションメニューから、「IAM と管理」> 「割り当て」を選択します。

次に「指標」のドロップダウンメニューを開き、いったん「なし」を選択して項目をクリアーにしてから、フィルターに「GPU」と入力します。GPU の一覧が出てくるので、使いたいGPUを選びます。今回の例だと、 K80 をプリエンプティブなインスタンスのみで使いたいので、「Preemptible NVIDIA K80 GPUs」を選択。