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KataGo 完整安裝指南

本文詳細介紹在各平台上安裝 KataGo 的完整步驟。

系統需求​

硬體需求​

GPU（推薦）​

GPU 類型支援狀態建議後端
NVIDIA（CUDA）最佳支援CUDA
NVIDIA（無 CUDA）良好支援OpenCL
AMD良好支援OpenCL
Intel 內顯基本支援OpenCL
Apple Silicon良好支援Metal / OpenCL

CPU 模式​

如果沒有合適的 GPU，可以使用 Eigen 後端純 CPU 運行：

  • 效能較低（約 10-30 playouts/sec）
  • 適合學習、測試和低強度使用
  • 需要 AVX2 指令集支援

後端選擇​

macOS 安裝​

方法 1：Homebrew（推薦）​

brew install katago
katago version

方法 2：從原始碼編譯​

# 安裝依賴
brew install cmake

# 克隆原始碼
git clone https://github.com/lightvector/KataGo.git
cd KataGo/cpp
mkdir build && cd build

# OpenCL 後端（推薦）
cmake .. -DUSE_BACKEND=OPENCL
make -j$(sysctl -n hw.ncpu)

# 測試
./katago version

Apple Silicon 特別說明​

M1/M2/M3 Mac 建議使用 OpenCL 後端：

cmake .. -DUSE_BACKEND=OPENCL

Metal 後端（實驗性）：

cmake .. -DUSE_BACKEND=METAL

Linux 安裝​

方法 1：預編譯版本（推薦）​

# OpenCL 版本（通用）
wget https://github.com/lightvector/KataGo/releases/download/v1.15.3/katago-v1.15.3-opencl-linux-x64.zip
unzip katago-v1.15.3-opencl-linux-x64.zip
chmod +x katago

# CUDA 版本（NVIDIA GPU）
wget https://github.com/lightvector/KataGo/releases/download/v1.15.3/katago-v1.15.3-cuda11.1-linux-x64.zip

方法 2：從原始碼編譯​

CUDA 後端​

sudo apt update
sudo apt install cmake g++ libzip-dev

git clone https://github.com/lightvector/KataGo.git
cd KataGo/cpp
mkdir build && cd build

cmake .. -DUSE_BACKEND=CUDA
make -j$(nproc)

OpenCL 後端​

sudo apt install cmake g++ libzip-dev ocl-icd-opencl-dev

# 安裝 OpenCL 驅動
# AMD: sudo apt install mesa-opencl-icd
# Intel: sudo apt install intel-opencl-icd

cmake .. -DUSE_BACKEND=OPENCL
make -j$(nproc)

Eigen 後端（純 CPU）​

sudo apt install cmake g++ libzip-dev libeigen3-dev

cmake .. -DUSE_BACKEND=EIGEN
make -j$(nproc)

Windows 安裝​

方法 1：預編譯版本（推薦）​

  1. 前往 KataGo Releases
  2. 下載適合的版本：
    • CUDA：katago-v1.15.3-cuda11.1-windows-x64.zip
    • OpenCL：katago-v1.15.3-opencl-windows-x64.zip
    • CPU：katago-v1.15.3-eigen-windows-x64.zip
  3. 解壓縮並測試：katago.exe version

方法 2：從原始碼編譯​

  1. 安裝 Visual Studio 2019/2022（含 C++ 工具）
  2. 安裝 CMake
  3. 如果使用 CUDA，安裝 CUDA Toolkit
git clone https://github.com/lightvector/KataGo.git
cd KataGo\cpp
mkdir build && cd build

cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DUSE_BACKEND=CUDA
cmake --build . --config Release

模型選擇​

下載位置​

官方模型：https://katagotraining.org/

# b18c384（推薦，平衡）
curl -L -o kata-b18c384.bin.gz \
  "https://media.katagotraining.org/uploaded/networks/models/kata1/kata1-b18c384nbt-s9996604416-d4316597426.bin.gz"

# b40c256（較強）
curl -L -o kata-b40c256.bin.gz \
  "https://media.katagotraining.org/uploaded/networks/models/kata1/kata1-b40c256-s11840935168-d2898845681.bin.gz"

模型比較​

模型檔案大小棋力適用場景
b10c128~20 MB業餘高段CPU、快速測試
b18c384~140 MB職業水準一般 GPU
b40c256~250 MB超人水準高階 GPU
b60c320~500 MB頂級超人頂級 GPU

設定檔​

重要設定項目​

建立 my_config.cfg：

# 搜索設定
maxVisits = 500
numSearchThreads = 4

# 規則
rules = chinese
komi = 7.5

# GPU 設定
nnDeviceIdxs = 0

# 日誌
logDir = ./logs
logToStderr = false

常用設定說明​

設定項說明建議值
maxVisits每手最大搜索次數500-2000
numSearchThreadsCPU 執行緒數CPU 核心數
nnDeviceIdxsGPU 編號0
rules圍棋規則chinese/japanese

驗證安裝​

基準測試​

katago benchmark -model kata-b18c384.bin.gz -v 500

列出 GPU​

katago gpuinfo

測試 GTP​

katago gtp -model kata-b18c384.bin.gz

輸入 name 和 version 確認正常運作。

常見問題​

GPU 相關​

找不到 GPU：

clinfo  # 檢查 OpenCL
katago gpuinfo  # 檢查 KataGo 可見的 GPU

CUDA 初始化失敗：

  • 確認 CUDA 版本與 KataGo 編譯版本相符
  • 更新 GPU 驅動程式

記憶體相關​

記憶體不足：

nnMaxBatchSize = 8
nnCacheSizePowerOfTwo = 20

效能相關​

速度太慢：

  1. 確認使用 GPU 而非 CPU
  2. 減少 numSearchThreads
  3. 使用較小的模型

延伸閱讀​