16GB barrier on climate

climate workstation上で16 GBを超えるメモリー容量のnumpy data arrayを使うと，著しく実行速度が遅くなる．下の図は，配列をnp.arange(array_size)で作成するのにかかった時間である．左のパネルは16GBまでの配列を作成した場合，右のパネルはそれに加えて18GBの配列も作成した場合である．16GBまではほぼ線形的に配列の大きさに比例して時間かかるが，18GBになると16GBに対してメモリー量は1.13倍になるだけなのに，時間は５倍程度長くかかっている．

したがって，配列が占めるメモリー量が16GBを超えないようにすることが，計算を高速に実行する上では有効である．ひとつ簡単にできるのが，data arrayをfloat32で定義することだ．たとえば，

np.