自動スケーリングGPUグループ（A）を実装することで、ワークロードの需要に応じてアクティブなGPUの数を動的に調整し、高可用性とエネルギー効率のバランスを取ります。このアプローチは、Kubernetes上のNVIDIA GPU Operatorや、NVIDIA GPUを搭載したAWS/GCPなどのクラウドプラットフォームでサポートされており、ピーク負荷時にはスケールアップ、低負荷時にはスケールダウンすることで、24時間365日のリアルタイム処理を実現し、アイドル時の消費電力を削減します。NVIDIAの電力管理機能は、アクティブなGPUごとのエネルギー使用量をさらに最適化します。
* 固定GPUクラスタを容量50%(B)に設定すると、需要が低いときにリソースが浪費され、ピーク時には障害が発生して可用性が低下する可能性があります。
* オフピーク時のバッチ処理(C)はリアルタイム機能を犠牲にするため、24時間365日の要件には適していません。
* 単一のGPUをフル稼働させると(D)過負荷のリスクがあり、冗長性がなく、常に最大電力を消費します。
オートスケーリングは、効率的で高可用性の推論に関するNVIDIAの推奨プラクティス（A）に準拠しています。