これら2つの演算の効率は、関係するテンソルのサイズや形状、ハードウェアプラットフォーム、PyTorchライブラリの実装の詳細など、さまざまな要因に依存します。一般的に、PyTorchのbmm演算はバッチ行列乗算という特殊なケースに最適化されており、より一般的で柔軟だが速度も遅いeinsum演算よりも効率的であると予想されます。

しかし、計算時間における実際の効率向上は様々であり、特定のハードウェアと特定の入力でベンチマークを実施しなければ定量化することは困難である。最適なパフォーマンスを達成するためには、特定のユースケースで両方の演算の実行時間を測定し、より優れたパフォーマンスを発揮する方を選択することをお勧めします。さらに、コードの可読性や保守性など、他の要因も考慮して、コードで使用する演算を決めることができます。
The efficiency of these two operations can depend on various factors, such as the size and shape of the tensors involved, the hardware platform, and the implementation details of the PyTorch library. In general, the PyTorch bmm operation is optimized for the specific case of batch matrix multiplication and is expected to be more efficient than the einsum operation, which is more general and flexible but also slower.

However, the actual efficiency gain in terms of compute-time can vary and is difficult to quantify without conducting benchmarks on specific hardware and with specific inputs. To achieve optimal performance, it's recommended to measure the run time of both operations on your specific use case and choose the one that performs better. Additionally, you can also consider other factors, such as code readability and maintainability, when deciding which operation to use in your code.