AIチャットサービスに訊いた事を参考にして処理時間の検討を
以下にメモしておく。
１．行列積計算時間
下図のように28×28の画素サイズの行列計算積時間はCPUが6msec（NumPy Time）、
GPUが1msec（行列計算時間）でGPUの方が６倍早い。
２．学習時間
MNISTの学習を１回と５回した時の処理時間と配分を計算した。
１回ならａ＋ｂ 、５回ならａ＋５ｂとして計算したものが下図である。
CPUは初期（オーバーヘッド）時間がほぼ０に対して、GPUは小さいが約２秒かかる。
繰返し時間で１回あたり約１４秒の差がある。
その理由は、行列積計算時間以外の処理になるはず。
GPU版でも大雑把には下記の４段階になると思われるので、２）＋４）の合計時間が１４秒の
正体と推測する。
１）CPU処理時間（PyTorch命令実行など）
２）CPUからGPUに計算を命令
３）GPU処理時間（行列積計算）
４）GPUからCPUが計算結果を受領
＜個人的な感想＞
GPUを使う方が処理時間が短くなる場合の基準が見えにくい。
主に１データの量（画像なら１画像の画素サイズ）になるのだろうが、ChatGPTに訊いたら６４画素らしい。（下図）
