質問: jnp.dot(array2, array2) print(f"Time taken by dot product op on DeviceArrays: {time.time()-start_time:.2f} seconds") ``` は,ページ内では Time taken by dot product op on ndarrays: 7.94 seconds Time taken by dot product op on DeviceArrays: 0.02 seconds とDeviceArrayの高速性が発揮していますが, 私の環境(Google Colab/ CPU)で同等のコードで実行したところ, Time taken by dot product op on ndarrays: 14.60 seconds Time taken by dot product op on DeviceArrays: 16.78 seconds と,numpyよりも計算が遅い結果となってしまいました. ### 試したこと ~~私のコードは,全てからコピペしたものであり,全く同じコードです. それなのに,計算速度に違いが生まれてしまうことが不思議でなりません.~~ ~~唯一出たエラーコードは [1]を実行したとき:/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:8: UserWarning: Config option `use_jedi` not recognized by `IPCompleter`. [2]を実行したとき:WARNING:absl:No GPU/TPU found, falling back to CPU. (Set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 and rerun for more info.)~~ jaxはCPUの計算環境においては,計算速度がnumpyよりも劣ってしまうのでしょうか? お詳しい方がいらっしゃいましたら,ご意見をいただけますと幸いです. よろしくお願いいたします.
回答: google colab pro + GPU使用に変えたところ, Time taken by dot product op on ndarrays: 14.93 seconds Time taken by dot product op on DeviceArrays: 3.53 seconds とjaxの計算速度が高速になりました. jaxを使用するときは,機械学習なら当然ですがGPU/TPUを使用することが前提のようですね. ご返信いただいた皆様,ありがとうございました.