資料科學家偶爾需要在 GKE 叢集上使用 GPU 節點來執行長時間執行且不可重新啟動的工作。在滿足此需求的同時，如何將成本降到最低？您應該怎麼做？

啟用節點自動佈建 (Node Auto Provisioning, NAP) 是最符合成本效益的解決方案。NAP 允許 GKE 根據工作負載需求自動建立和刪除節點池，包括帶有 GPU 的節點，確保只有在需要時才佈建資源。當資料科學家提交需要 GPU 的工作時，NAP 會自動佈建帶有 GPU 的節點，並在工作完成後將其移除，從而最大限度地降低成本。 為這些工作負載建立 Vertical Pod Autoscaler (VPA) 僅調整 Pod 的 CPU 和記憶體請求，不涉及節點的佈建或去佈建。建立包含搶佔式 VM 的節點池確實可以降低成本，但搶佔式 VM 不適合長時間執行且不可重新啟動的工作，因為它們可能隨時被終止。建立一個帶有 GPU 的實例節點池並啟用自動擴展，最小大小為 1，這表示即使沒有工作負載，也會始終保留一個帶有 GPU 的節點，這會產生不必要的成本。