KataGo 是目前 open source 裡最強的計算引擎了，不過先前的缺點就是得透過 OpenCL 或是 CUDA 才能跑，所以基本上得有張夠力的顯示卡才行。
如果要想要在 CPU 上跑 (不透過硬體顯示卡)，一種方式是透過 OpenCL 的方式模擬，在 Linux 下可以透過 pocl 達成，效能就普普通通，但算是會動的東西，不過 Windows 下好像不太好弄... 這也是先前蠻多人還是繼續使用 Leela Zero 的原因。
最近 KataGo 在 1.5 版實做了純 CPU 版本的程式碼，是透過 Eigen 這套 library 達成的，不過大家測過以後發現慢到爆炸 XDDD
因為作者沒有提供 CPU 版本的 binary，我自己在 Linux 下抓程式碼 compile 後測試發現只會用一個 CPU (沒有 multi threading)，對比於在 1080Ti 上跑 OpenCL 版本大約 150 visits/sec (40b)，但 CPU 版本是 0.0x visits/sec 啊 XDDD
作者自己在 GitHub 上討論時也有提到這個版本只有確認正確性，完全沒有考慮效能...
不過就有其他人跳出來改善了，在「Optimization of Eigen backend #288」這邊可以看到 kaorahi 拋出了不少修改，可以看到從一開始的 eigen_naive_loop (對比 1.5 版有 13x 的成長) 一路到 borrow_tensorflow (1400x) 的版本，使得在 CPU 上面跑 15b 也有 10 visits/sec 了：
"borrow_tensorflow" version: x1400 speed up from 1.5.0 (70% of libtensorflow backend). Now 15b net is usable for me. I get 19 visits/s in benchmark and 10 visits/s in GUI with 15b net.
這樣看起來已經快了不少，這樣子 Leela Zero 應該會逐漸淡出了，CPU-only 算是最後一塊 Leela Zero 還可以爭的地盤...