深層学習での GPU スペック

数千万件、多要素のビッグデータに対し、H2Oをかけようか？と思い立ちました。

当然、GPU 利用になるでしょう。そこで H2O4GPU での推奨スペックを確認。
案外細かい制約がありました。
https://github.com/h2oai/h2o4gpu/blob/master/README.md

• Nvidia GPU with Compute Capability >= 3.5 
• For advanced features, like handling rows/32 > 2^16 (i.e., rows > 2,097,152) in K-means, need Capability >= 5.2

しかも、Ubuntu。

tensorflow や Caffe でも同様でしょうね。
要求するGPUスペックは高いにもかかわらず、Python3.5、VS 2015 or 2013、CUDA 8.0 or 9.0 等、微妙に過去のVer.の組み合わせを求めていました。比較的新しい GPU を少し古いソフトの組み合わせで動かす、といったような環境を惜しげなく作ることは、プロしかできないでしょうね。汎用的な環境を作ろうとすると、最新ハードは最新ソフトで動かしたいですからね。

ま、逆に考えると、数十万円程度かければ、誰でも簡単にビッグデータからマイニングできる環境を整えることが可能な時代になっている、ということでしょう。遅れぎみですが、しっかりついていきましょう。