質問編集履歴
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質問内容について意図（jaxのCPU上におけるパフォーマンスについて知りたい）と説明文が不一致していたため，修正を行いました．
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@@ -1,1 +1,1 @@
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JAXの行列計算速度がnumpyに劣ってしまう問題
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CPUによる計算環境において，JAXの行列計算速度がnumpyに劣ってしまう問題
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@@ -4,10 +4,15 @@
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そこで，以下のkaggleにあるjaxの紹介を基に勉強しておりました．
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https://www.kaggle.com/aakashnain/tf-jax-tutorials-part-4-jax-and-devicearray/notebook
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jaxの強みは高速な自動微分であると思っていたのですが，
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~~jaxの強みは高速な自動微分であると思っていたのですが，
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numpyよりも遅くなってしまう事例が発生しました．
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皆様には，なぜjaxの計算が遅くなってしまったのかについて，
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ご意見をお聞きしたいと思っております．
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ご意見をお聞きしたいと思っております．~~
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（追記 質問内容が意図と異なっていたため修正いたします）
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google colab上で**CPUによる計算**を行わせたところ，jaxの行列計算速度がnumpyよりも遅くなってしまう事例が発生しました．
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jaxの強みは高速な自動微分であると思っていたため，CPU上では計算速度が低くなってしまうことを不思議に思い，
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また，jaxの知識が浅くよくわかっていないため，皆様へご意見をお聞きしたいと思います．
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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？
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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@@ -30,18 +35,18 @@
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Time taken by dot product op on DeviceArrays: 0.02 seconds
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とDeviceArrayの高速性が発揮していますが，
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私の環境（Google Colab）で同等のコードで実行したところ，
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私の環境（Google Colab/ CPU）で同等のコードで実行したところ，
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Time taken by dot product op on ndarrays: 14.60 seconds
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Time taken by dot product op on DeviceArrays: 16.78 seconds
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と，numpyよりも計算が遅い結果となってしまいました．
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### 試したこと
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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．
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~~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．
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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．
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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．~~
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唯一出たエラーコードは
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~~唯一出たエラーコードは
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[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`.
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[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.)
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[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.)~~
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jaxは計算
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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？
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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．
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よろしくお願いいたします．
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