「機械学習のための特徴量エンジニアリング」を読んで「機械学習のための特徴量エンジニアリング」の書評を追加しました。TITAN-V結果を示すと以下の様になりました。secsum:2499635.81万回ループでは殆ど差異はなく、10万回以上で10倍程度の差になっています。番台だともっと高い数値が期待できると思います。ちなみに計算時間の殆どは乱数計算が占めています。複雑な並列計算はGPU圧勝という感じでした。最後に今回のスクリプトを掲載します。「ゼロから作るディープラーニング2」を読んで「ゼロから作るディープラーニング2」の書評を追加しました。電池につないで放置してみた。側の問題だなと確信し、デバイスを別のものに変えてみた。降下していていなかったので、おそらく予想が当たっていたのではないだろうか。実行速度を比較してみました。若干遅くなっているのはメインメモリとグラフィックメモリの相互移動が発生しているためと推察します。使っているためでしょう。)最後にテストに用いたプログラムを載せておきます。Learning」を読んで書評を追加しました。使うよりも少ない行数で記述できる。