GPU-CFR、CFR計算を最大80倍高速化 静的データフローとCUDAグラフ活用
Boning Li (ボーニング・リー) とLongbo Huang (ロンボー・ファン) は2026年9月10日(現地時間)、arXiv cs.DCにて「GPU-CFR」と題する論文を発表した。本研究は、GPU上でCPUよりも高速に動作する数少ない大規模数値計算である仮想後悔最小化 (Counterfactual regret minimization: CFR) の処理速度を大幅に向上させる新手法を提示している。GPU-CFRは、既存のGPU実装と比較して最大80.4倍、最速のオープンソースCPU実装であるLiteEFGと比較して最大258倍の高速化を達成した。