複数のチームにサービスを提供する GKE クラスタを運用しています。ML チームは、最小限の労力とコストでモデルトレーニングのために Nvidia Tesla P100 GPU を必要としています。どうすべきですか？

この選択肢が正しいのは、既存のGKEクラスタにGPU対応ノードプールを追加することで、MLチームは必要なGPUリソースを効率的に利用でき、他のチームのワークロードに影響を与えないためです。nodeSelectorを使用することで、MLチームのPodは特定のGPUタイプが利用可能なノードにのみスケジュールされます。これにより、リソースの分離とコストの最適化が図れます。 「ML チームに、Pod spec に accelerator: gpu アノテーションを追加するよう依頼します」は、GKEでGPUを要求する正しい方法ではありません。 「GKE クラスタ内のすべてのノードを再作成して、すべてのノードで GPU を有効にします」は、不要なコストと複雑さを招き、GPUを必要としないワークロードにも高価なリソースを割り当てることになります。 「GPU 対応ノードを持つ Compute Engine 上に別の Kubernetes クラスタを作成し、それを ML チーム専用にします」は、管理オーバーヘッドが増加し、リソースの断片化を招く可能性があります。