CPUユーザーです。
Google ColaboratoryでKataGoが開くまで1m40ｓ
Lizzieの立ち上がりは25s
colab-katago.exeはなぜか開かない。
明日、再度ご連絡します。

Tedさん、レスありがとうございます
当たり前ながら使用しているパソコンにかかわらずKataGoの起動時間は変わりなさそうですね。

現在、クラウドでKataGoを動かす記事を編集中です。
何かコメントがあれば記事に入れますので、どなたでもレスください。

CPU PC ヘビーユーザーのTedです。(笑）

Lenovo G500
Celeron CPU 1005M
1.9GHz 4GB
コア2
Windows10 Home

①従来のCPU
lizzie-v1.1.jarでのKataGo立ち上げ。
　35秒
　
　KataGo-v1.6.1になって立ち上がりが3倍ぐらい早くなった感じ。
　棋譜検討中のCPU使用率 100%

②Google Cloud KataGo
ドライブのColabatoryでkataGoが開くまで50秒、
lizzie-v1.1.jarを立ち上げエンジンをcolab-katago.exeにして
　立ち上がるのに35秒。
思った以上にサクサクです。
　棋譜検討中のCPU使用率 25～35%

＊二度目がGoogle Colaboratoryで開かないトラブルあり。
TOKEN、USER NAME、USER PASSWORDが書き換え前のtestname に
　戻っている。
　mildinvesterさんのマニュアルのTOKEN、PASSWORDなどの書き換えとドライブへのコピーが、前後逆になっている。

以下余談ながら、色々なものを入れ過ぎているためかWindowsの立ち上がりが遅く６分ほど掛かっている。

家内の全く同じPC（ウイルスソフトも同じ）は半分以下の3分弱で立ち上がり。
今日はiPhoneのストップウオッチ大活躍。

Google Cloud KataGoのCPU使用率は違ってました。
一定しません。
８０～９０％に跳ね上がったりしています。

i7-9700 3.0GHz(AI思考時はブーストが働いて4.6GHz) RTX2060 メモリ16GB

Google ColaboratoryのKataGoをインストールするのに45～50秒。
設定ファイルの上書きに約5秒。

lizzieの起動に約5秒、エンジン切り替えでcolab-katago.windowsを選択して分析が走るまでに約7秒。
Sabakiでcolab-KataGoを起動するまでに約8秒(通常のKataGoとほぼ同じ)

これまでに10回くらい起動しましたが、選択されたGPUは、

Tesla-k80 2回
Tesla-P100 4回
Tesla-T4 4回
となっています。

使用されるKataGoのバージョンとニューラルネットの組み合わせは、

Tesla-k80 OpenCLバージョン　20b 約200visits/s
Tesla-P100 OpenCLバージョン　40b 約400visits/s
Tesla-T4 CUDAバージョン　　40b 約700visits/s

CUDAコア数はTesla-P100=3584コア(GTX1080Tiと同じ)、Tesla-T4=2560コアと、Tesla-P100がだいぶ上回っていますが、
Tesla-T4にはTensor coreが使われているため、CUDAバージョンの使用により大幅速度アップのようです。

ちなみに、RTX2060=1920コア、RTX2080=2944コアです。

分析オンの状態で、CPU使用率約4%、GPU使用率約6%です。

hope366さん、情報ありがとうございます。
使用されるKataGoのバージョンですが、私の場合、４回とも
Using Katago Backend: CUDA
Using Katago Weight: 40b
となって、他のバージョンになりません。偶然なのかな？
この表示以外にどこかに表示されてますでしょうか？

それと、gtp_colab.cfgの中身をコードセルに貼り付けてルールやVisit数などは変更できていますが、ひょっとしてhope366さんは別のやり方をしているのか教えてください。

＞Using Katago Backend: CUDA
　Using Katago Weight: 40b

上記だけが選択されるとのことですが、私の場合は毎回ランダムに決定されているみたいですので、おそらく偶然だと思います。

選択されたGPUの名称、weightファイル、KataGoのバージョンについては、Sabakiを起動した時のGTPコンソールで確認しました（添付図）

設定変更についてはEbaさんと同じやり方だと思います。
「colab-katago-en.ipynb のコピー」のページ（KataGoをインストールするページ）の左上の「コード」をクリックしてコードセルを挿入して、
「%%writefile /content/katago-colab/config/gtp_colab.cfg」を貼り付けて、その下にdefault_gtp.cfgの中身を全部コピペして実行しています。
「実行を中断・・・」と出ますが、しばらく待っていると上の方に「すべての変更を保存しました」と出て無事適用されているようです。

hope366さん、レスありがとうございます。
間違って無くてよかったです。しかし、Tesla100を一度も経験してないアンラッキーは何とかならないものか

CUDAと40bが表示されているということは、Tesla T4が選択されているわけで、多分一番良いやつだと思います。
Tesla v100なら2080Ti並に速そうですが、Tesla P100は2060より少し遅いです。
T4しか選択されてないというのは、むしろ幸運なのでは？

あれ？そうなんですか？
マイルドインベスターさんの記事には
＞最も性能が良いGPUであるP100が割り当てられた場合、
とありますので P100が一番だと思ってました。
処理性能も一番早いみたいですし。