画像認識のスタートアップ企業は、1 つの GKE Standard クラスタで 2 種類の処理を動かす計画です。1 つは GPU を要する推論、もう 1 つはメモリを多く使うデータの前処理です。それぞれが適したノードで動き、GPU のノードに前処理の Pod が載って高価な GPU を無駄にすることのないようにする必要があります。どう設計すればよいですか。