Google ColabのGPU vs Macbook ProのCPU

GPUが12時間まで無料で使えてしまうGoogle Colab、それなりの規模のデータセットをGoogle Driveにアップロードするところがボトルネックになっていて、これなら多少遅くとも家で使わずに眠っているMacbook Proを稼働させた方が良いのでは...？という気がしてきて、とりあえずどれぐらいの性能差があるのか把握するためにパフォーマンス測定をしてみた。

Google Colab（GPU）のパフォーマンス測定

こちらの記事を参考に、以下のコードを使ってGPU/CPUのパフォーマンスを測定。

Colab側で動かしたコードはこちら（GPUパフォーマンスを測定）：

import tensorflow as tf
import timeit

# See https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu#allowing_gpu_memory_growth
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

with tf.device('/gpu:0'):
random_image_gpu = tf.random_normal((100, 100, 100, 3))
net_gpu = tf.layers.conv2d(random_image_gpu, 32, 7)
net_gpu = tf.reduce_sum(net_gpu)

sess = tf.Session(config=config)

# Test execution once to detect errors early.
try:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
except tf.errors.InvalidArgumentError:
print(
    '\n\nThis error most likely means that this notebook is not '
    'configured to use a GPU.  Change this in Notebook Settings via the '
    'command palette (cmd/ctrl-shift-P) or the Edit menu.\n\n')
raise

def gpu():
sess.run(net_gpu)

# Runs the op several times.
print('Time (s) to convolve 32x7x7x3 filter over random 100x100x100x3 images '
    '(batch x height x width x channel). Sum of ten runs.')
print('GPU (s):')
gpu_time = timeit.timeit('gpu()', number=10, setup="from __main__ import gpu")
print(gpu_time)

sess.close()

測定結果：

GPU (s):
0.04387849099998675

Macbook Pro（CPU）のパフォーマンス測定

### 2019の16インチ（2.4GHz 8コアIntel Core i9プロセッサ/ 64GB 2,666MHz メモリ）で測定