Ludax: A GPU-Accelerated Domain Specific Language for Board Games

游戏长期以来一直被用作人工智能研究的基准和测试环境。支持这一研究的一个关键步骤是游戏描述语言的发展：这些框架能够将特定领域的代码编译成可玩且可仿真的游戏环境，使研究人员无需手动为每个游戏单独实现算法，即可在多个游戏中推广他们的算法和方法。最近，强化学习（RL）的进步在很大程度上得益于硬件加速技术的发展。像 JAX 这样的库使从业者能够充分利用最先进的计算硬件，通常可将训练和测试速度提升几个数量级。 本文中，我们融合了这两方面的研究成果，提出了一种专为棋盘游戏设计的领域特定语言，它可以自动编译为支持硬件加速的代码。我们的框架 Ludax 结合了游戏描述语言的通用性与现代并行处理硬件的速度优势，并且设计上便于集成到现有的深度学习流程中。我们期望 Ludax 能够成为一种推动游戏相关研究的工具，无论是强化学习还是认知科学，它都能通过快速仿真和灵活的表示方式加速研究进展。我们详细介绍了 Ludax 的描述语言、编译过程的技术要点，并展示了性能测试结果以及训练强化学习智能体的示例。Ludax 框架及其对多个现有棋盘游戏的实现已开源并可免费获取。

论文旨在解决游戏研究中缺乏高效、通用且支持硬件加速的框架的问题。目前，研究人员需要手动实现各种游戏环境，这耗费大量时间与资源；同时，尽管强化学习（RL）取得了进展，但缺少能够充分利用现代硬件加速能力的游戏描述语言。这是一个相对较新的问题，特别是在结合游戏描述语言与硬件加速方面。

提出了一种名为Ludax的框架，它是一种面向棋盘游戏的领域特定语言（DSL），能够自动编译为硬件加速代码，从而在保持游戏描述语言通用性的同时，大幅提升模拟和训练速度。相比以往的游戏描述语言，Ludax首次将这种语言设计与JAX等现代硬件加速库紧密结合，并无缝集成到深度学习流程中。

{Ludax提供了一个灵活的DSL来描述多种棋盘游戏，支持快速模拟和算法测试。,框架利用JAX进行硬件加速，在性能基准测试中展现出显著的速度提升。,通过Ludax可以训练强化学习代理，展示了其在实际应用中的潜力。,所有实现和游戏示例均已开源，增强了可复现性和社区参与度。,未来工作可探索扩展DSL以支持更复杂的游戏类型，以及进一步优化编译器结构。}

{"AlphaGo和AlphaZero系列研究（DeepMind, 2016–2018）：使用深度强化学习在围棋等游戏中取得突破。","General Game Playing (GGP) 和 GDL（Game Description Language）相关研究（如 Stanford 的 GGP 项目）","OpenSpiel: A Framework for Reinforcement Learning in Games（Lanctot et al., 2019）","MuZero: A Model-Based Reinforcement Learning Algorithm without a Simulator（Schrittwieser et al., 2020）","JAX-based RL框架研究，例如Flax和RLax库的开发",BoardGameArena平台及相关AI竞赛项目}