我在尝试使用Alpha-Beta极小极大搜索算法创建一个国际象棋引擎，但代码运行速度太慢。我已经尽可能地进行了优化，但在单线程下仍然非常慢。我查看了其他引擎的源代码以了解它们是如何实现的，并且查阅了国际象棋编程维基（https://www.chessprogramming.org/Parallel_Search#Parallel_Alpha-Beta），但那些代码超出了我的理解范围，我找不到任何书面资料或代码片段。

有人能解释如何在Alpha-Beta搜索算法中高效地实现多线程吗？谢谢。

回答：

Alpha-Beta算法本质上是一个顺序算法，因为你的Alpha和Beta值在整个搜索过程中不断更新，剪枝决策基于这些值。因此，通过增加线程数量来提高速度是非常困难的，而且线程越多，收益越小。

然而，还是有几种方法可以实现，尽管大多数方法相当复杂，且随着线程数量的增加，扩展性极差。过去常用的算法是Young Brothers等待概念，这是一个相当复杂的算法，例如Stockfish几年前还在使用。然而，随着现代计算机上可用核数的增加，这种方法的扩展性非常差，代码也非常复杂。现在，大多数现代引擎使用的是所谓的Lazy SMP。这种算法几乎是最简单的，并且比其他算法扩展性更好。

在Lazy SMP中，你所要做的就是像平常一样启动搜索，只是使用多个线程。它依赖于一个工作中的转置表，通过该表线程之间进行通信。线程永远不会完全同步，这种随机性会导致每个线程探索搜索树的略有不同的部分，然后将结果保存到转置表中，供其他线程使用。当然，每个线程会重复一些工作，但这仍然比试图聪明地分割工作并减慢算法要好，尤其是在你开始增加线程数量时更是如此。

我建议你查看国际象棋编程维基，你甚至可以找到一些关于如何实现它的伪代码。https://www.chessprogramming.org/Lazy_SMP

不过，我还应该指出，如果你想要的是提高搜索深度的时间，实现多线程并不会帮你太多（在某些极端情况下甚至可能减慢速度！）。你需要的是对搜索树进行更积极的剪枝和更高效的实现（例如，没有内存分配，这样垃圾回收器就永远不需要运行，等等）。