# SUS05-BP04 Optimizar el uso de aceleradores de computación basados en hardware
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Optimice el uso de instancias de computación acelerada para reducir las demandas de infraestructura física de su carga de trabajo.

 **Patrones comunes de uso no recomendados:** 
+  No supervisa el uso de GPU. 
+  Utiliza una instancia de uso general para la carga de trabajo, mientras que una instancia personalizada puede ofrecer mayor rendimiento, menor coste y mejor rendimiento por vatio. 
+  Utiliza aceleradores de computación basados en hardware para tareas en las que es más eficiente utilizar alternativas basadas en CPU. 

 **Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** al optimizar el uso de los aceleradores basados en hardware, puede reducir las demandas de infraestructura física de su carga de trabajo. 

 **Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Medio 

## Guía para la implementación
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 Si necesita una gran capacidad de procesamiento, puede beneficiarse del uso de instancias de computación acelerada, que proporcionan acceso a aceleradores de computación basados en hardware, como unidades de procesamiento gráfico (GPU) y matrices de puertas programables en campo (FPGA). Estos aceleradores de hardware realizan ciertas funciones, como el procesamiento gráfico o la concordancia de patrones de datos, de forma más eficiente que las alternativas basadas en CPU. Muchas cargas de trabajo aceleradas, como el renderizado, la transcodificación y el machine learning, son muy variables en cuanto al uso de recursos. Ejecute este hardware solo durante el tiempo que sea necesario y retírelo mediante automatización cuando no se requiera para minimizar los recursos consumidos. 

## Pasos para la implementación
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+  Identifique qué [instancias de computación acelerada](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html) pueden satisfacer sus necesidades. 
+  Para las cargas de trabajo de machine learning, utilice hardware personalizado específico para su carga de trabajo, como [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/)y [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/). Las instancias de AWS Inferentia, como las instancias Inf2, tienen hasta [un 50 % más de rendimiento por vatio en comparación con instancias de Amazon EC2 comparables](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/). 
+  Recopile la métrica de uso de sus instancias de computación acelerada. Por ejemplo, puede usar un agente de CloudWatch para recopilar métricas como `utilization_gpu` y `utilization_memory` para sus GPU, como se muestra en [Collect NVIDIA GPU metrics with Amazon CloudWatch (Recopilación de métricas de CPU de NVIDIA con Amazon CloudWatch)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Agent-NVIDIA-GPU.html). 
+  Optimice el código, el funcionamiento de la red y la configuración de los aceleradores de hardware para asegurarse de que se aprovecha al máximo el hardware subyacente. 
  +  [Optimizar la configuración de GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/optimize_gpu.html) 
  +  [GPU Monitoring and Optimization in the Deep Learning AMI (Supervisión y optimización de la GPU en la AMI de aprendizaje profundo)](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-gpu.html) 
  +  [Optimizing I/O for GPU performance tuning of deep learning training in Amazon SageMaker AI (Optimización de la E/S para el ajuste del rendimiento de la GPU en el entrenamiento del aprendizaje profundo en Amazon SageMaker)](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-i-o-for-gpu-performance-tuning-of-deep-learning-training-in-amazon-sagemaker/) 
+  Utilice las bibliotecas de alto rendimiento y los controladores de GPU más recientes. 
+  Use la automatización para liberar instancias de GPU cuando no se estén usando. 

## Recursos
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 **Documentos relacionados:** 
+  [Computación acelerada](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing) 
+ [ Let's Architect\$1 Architecting with custom chips and accelerators (Arquitectura con chips y aceleradores personalizados) ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-custom-chips-and-accelerators/)
+ [ How do I choose the appropriate Amazon EC2 instance type for my workload? (¿Cómo elijo el tipo de instancia de EC2 apropiado para mi carga de trabajo?) ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+  [Instancias VT1 de Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/) 
+  [Amazon Elastic Graphics](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/elastic-graphics.html) 
+ [ Choose the best AI accelerator and model compilation for computer vision inference with Amazon SageMaker AI (Elija el mejor acelerador de IA y compilación de modelos para la inferencia de visión artificial con Amazon SageMaker) ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-the-best-ai-accelerator-and-model-compilation-for-computer-vision-inference-with-amazon-sagemaker/)

 **Vídeos relacionados:** 
+ [ How to select Amazon EC2 GPU instances for deep learning (Cómo seleccionar las instancias de GPU de Amazon EC2 para el aprendizaje profundo) ](https://www.youtube.com/watch?v=4bVrIbgGWEA)
+  [Deep Dive on Amazon EC2 Elastic GPUs (Profundización en las GPU elásticas de Amazon EC2)](https://www.youtube.com/watch?v=HbJ2xxgrcCE) 
+  [Deploying Cost-Effective Deep Learning Inference (Despliegue rentable de la inferencia del aprendizaje profundo)](https://www.youtube.com/watch?v=WiCougIDRsw)