# SUS 5 ¿Cómo selecciona y usa el hardware y los servicios en la nube de su arquitectura para lograr sus objetivos de sostenibilidad?
Realice cambios en sus prácticas de administración de hardware como forma de reducir el impacto en la sostenibilidad de las cargas de trabajo. Minimice la cantidad de hardware necesario para aprovisionar e implementar y seleccione el hardware y los servicios más eficaces para su carga de trabajo individual.
**Topics**
+ [SUS05-BP01 Usar la mínima cantidad de hardware para cumplir sus necesidades](sus_sus_hardware_a2.md)
+ [SUS05-BP02: Uso de los tipos de instancia con el menor impacto](sus_sus_hardware_a3.md)
+ [SUS05-BP03 Usar servicios administrados](sus_sus_hardware_a4.md)
+ [SUS05-BP04 Optimizar el uso de aceleradores de computación basados en hardware](sus_sus_hardware_a5.md)
# SUS05-BP01 Usar la mínima cantidad de hardware para cumplir sus necesidades
Utilice la cantidad mínima de hardware para su carga de trabajo a fin de satisfacer eficazmente sus necesidades empresariales.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ No supervisa la utilización de los recursos.
+ Tiene recursos con un bajo nivel de utilización en su arquitectura.
+ No se revisa la utilización del hardware estático para determinar si debe redimensionarse.
+ No establece objetivos de utilización de hardware para su infraestructura de computación en función de los KPI empresariales.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** el redimensionamiento de sus recursos en la nube contribuye a reducir el impacto medioambiental de una carga de trabajo, ahorrar dinero y mantener los niveles de rendimiento.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** medio
## Guía para la implementación
Seleccione de forma óptima el número total de hardware necesario para su carga de trabajo con el fin de mejorar su eficacia global. La Nube de AWS ofrece la flexibilidad de ampliar o reducir el número de recursos de forma dinámica a través de diversos mecanismos, como [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), y satisfacer los cambios en la demanda. También proporciona [API y SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) que permiten modificar los recursos con un mínimo esfuerzo. Use estas capacidades para hacer cambios frecuentes en las implementaciones de su carga de trabajo. Además, utilice las directrices de dimensionamiento de las herramientas de AWS para usar eficazmente sus recursos en la nube y satisfacer sus necesidades empresariales.
**Pasos para la implementación**
+ **Elija el tipo de instancia:** elija el tipo de instancia correcto que mejor se adapte a sus necesidades. Para obtener información sobre cómo elegir instancias de Amazon Elastic Compute Cloud y usar mecanismos como la selección de instancias basada en atributos, consulte lo siguiente:
+ [ How do I choose the appropriate Amazon EC2 instance type for my workload?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/) (¿Cómo elijo el tipo de instancia Amazon EC2 apropiado para mi carga de trabajo?)
+ [Attribute based instance type selection for Amazon EC2 Fleet](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html) (Selección de tipo de instancia basada en atributos para Flota de Amazon EC2).
+ [ Crear un grupo de Auto Scaling mediante la selección del tipo de instancia basada en atributos](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html).
+ **Escala:** escale cargas de trabajo variables en pequeños incrementos.
+ **Utilice varias opciones de compra de computación:** equilibre la flexibilidad, la escalabilidad y el ahorro de costes de las instancias con varias opciones de compra de computación.
+ Las [instancias bajo demanda de Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-on-demand-instances.html) son las más adecuadas para las cargas de trabajo nuevas, con estado y con picos que no pueden ser flexibles en cuanto al tipo de instancia, la ubicación o el tiempo.
+ Las [instancias de spot de Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) son una excelente forma de complementar las demás opciones para aplicaciones que son tolerantes a errores y flexibles.
+ Use los [Savings Plans para computación](https://aws.amazon.com/savingsplans/compute-pricing/) en cargas de trabajo en estado estable que permiten flexibilidad si cambian sus necesidades (como zona de disponibilidad, región, familias de instancias o tipos de instancia).
+ **Utilice la diversidad de instancias y zonas de disponibilidad** Maximice la disponibilidad de las aplicaciones y aproveche el exceso de capacidad mediante la diversificación de sus instancias y zonas de disponibilidad.
+ **Dimensione correctamente las instancias:** use las recomendaciones de dimensionamiento de las herramientas de AWS para realizar ajustes en su carga de trabajo. Para obtener más información, consulte [«Optimizing your cost with Rightsizing Recommendations»](https://docs.aws.amazon.com/latest/userguide/ce-rightsizing.html) y [«Ajuste del tamaño: aprovisionamiento de instancias para adaptarse a las cargas de trabajo»](https://docs.aws.amazon.com/latest/cost-optimization-right-sizing/cost-optimization-right-sizing.html)
+ Utilice las recomendaciones de redimensionamiento de AWS Cost Explorer o [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para identificarlas.
+ **Negocie acuerdos de nivel de servicio (SLA)**: negocie acuerdos de nivel de servicio (SLA) que permitan reducir temporalmente la capacidad mientras la automatización despliega recursos de reemplazo.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [ Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part I: Compute ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)(Optimización de la infraestructura de AWS para la sostenibilidad, parte I: computación)
+ [Attribute based Instance Type Selection for Auto Scaling for Amazon EC2 Fleet](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/) (Selección de tipo de instancia basada en atributos para Auto Scaling para Flota de Amazon EC2)
+ [Documentación de AWS Compute Optimizer](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/index.html)
+ [Operating Lambda: Performance optimization](https://aws.amazon.com/blogs/compute/operating-lambda-performance-optimization-part-2/) (Operación de Lambda: optimización de rendimiento)
+ [Documentación de Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/index.html)
**Vídeos relacionados: **
+ [«AWS re:Invent 2023 - What's new with Amazon EC2»](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 - Smart savings: Amazon Elastic Compute Cloud cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [«AWS re:Invent 2022 - Optimizing Amazon Elastic Kubernetes Service for performance and cost on AWS»](https://www.youtube.com/watch?v=5B4-s_ivn1o)
+ [«AWS re:Invent 2023 - Sustainable compute: reducing costs and carbon emissions with AWS»](https://www.youtube.com/watch?v=0Bl1SDU2HxI)
# SUS05-BP02: Uso de los tipos de instancia con el menor impacto
Supervise y utilice continuamente nuevos tipos de instancias para aprovechar las mejoras de la eficiencia energética.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Solo utiliza una familia de instancias.
+ Solo utiliza instancias x86.
+ Especifica un tipo de instancia en su configuración de Amazon EC2 Auto Scaling.
+ Utiliza instancias de AWS para fines para las que no fueron diseñadas (por ejemplo, utiliza instancias optimizadas para computación para una carga de trabajo de uso intensivo de memoria).
+ No evalúa de forma regular nuevos tipos de instancia.
+ No comprueba recomendaciones de herramientas de dimensionamiento de AWS como [AWS Compute Optimizer.](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** al utilizar instancias energéticamente eficientes y del tamaño adecuado, podrá reducir en gran medida el impacto medioambiental y el coste de su carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** medio
## Guía para la implementación
El uso de instancias eficientes en la carga de trabajo en la nube es fundamental para el uso reducido de recursos y la rentabilidad. Supervise de forma continuada el lanzamiento de nuevos tipos de instancia y aproveche las mejoras de la eficiencia energética; se incluyen los tipos de instancia diseñados para admitir cargas de trabajo específicas, como el entrenamiento y la inferencia en machine learning y la transcodificación de vídeo.
## Pasos para la implementación
+ **Conozca y explore los tipos de instancias: ** encuentre tipos de instancias que puedan reducir el impacto ambiental de su carga de trabajo.
+ Suscríbase a [«Novedades de AWS»](https://aws.amazon.com/new/) para estar al día de las últimas tecnologías e instancias de AWS.
+ Conozca los diferentes tipos de instancias de AWS.
+ Conozca las instancias basadas en Graviton de AWS que ofrecen el mejor rendimiento por vatio de uso de energía en Amazon EC2 con [re:Invent 2020 - Deep dive on AWS Graviton2 processor-powered Amazon EC2 instances](https://www.youtube.com/watch?v=NLysl0QvqXU) (Conocer en profundidad las instancias de Amazon EC2 con procesador AWS Graviton2) y [Deep dive into AWS Graviton3 and Amazon EC2 C7g instances](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents) (Conocer en profundidad AWS Graviton3 y las instancias C7g de Amazon EC2).
+ **Utilice los tipos de instancia que tienen el menor impacto:** planifique y haga la transición de su carga de trabajo a los tipos de instancia con el menor impacto.
+ Defina un proceso para evaluar nuevas funciones o instancias para su carga de trabajo. Aproveche la agilidad de la nube para probar rápidamente cómo los nuevos tipos de instancia pueden mejorar la sostenibilidad medioambiental de su carga de trabajo. Utilice las métricas proxy para medir cuántos recursos necesita para completar una unidad de trabajo.
+ Si es posible, modifique su carga de trabajo para que funcione con diversas cantidades de vCPU y de memoria para sacar el máximo partido de su elección de tipo de instancia.
+ Considere la posibilidad de cambiar su carga de trabajo a instancias basadas en Graviton para mejorar la eficiencia del rendimiento de su carga de trabajo. Para obtener más información sobre cómo mover cargas de trabajo a AWS Graviton, consulte [«AWS Graviton Fast Start»](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/fast-start/) y [«Considerations when transitioning workloads to AWS Graviton-based Amazon Elastic Compute Cloud instances».](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md)
+ Considere la selección de la opción de AWS Graviton en el uso de los [servicios administrados de AWS](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/managed_services.md).
+ Migre su carga de trabajo a las regiones que ofrezcan las instancias con menor impacto en la sostenibilidad y que sigan cumpliendo sus requisitos empresariales.
+ Para las cargas de trabajo de machine learning, aproveche el 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, ofrecen hasta un 50 % más de rendimiento por vatio que las instancias de Amazon EC2 comparables.
+ Use [Recomendador de inferencias de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-recommender.html) para el tamaño correcto del punto de conexión de inferencia de ML.
+ Para cargas de trabajo con picos (cargas de trabajo con requisitos poco frecuentes de capacidad adicional), utilice [instancias de rendimiento ampliable](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances.html).
+ Para las cargas de trabajo sin estado y con tolerancia a errores, use [instancias de spot de Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) para incrementar el uso global de la nube y reducir el impacto en la sostenibilidad de los recursos no utilizados.
+ **Utilice y optimice:** utilice y optimice su instancia de carga de trabajo.
+ Para las cargas de trabajo efímeras, evalúe las [métricas de Amazon CloudWatch de instancia](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html#ec2-cloudwatch-metrics), como `CPUUtilization`, para identificar si la instancia está inactiva o infrautilizada.
+ Para cargas de trabajo estables, compruebe las herramientas de redimensionamiento de AWS como [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) a intervalos regulares para identificar las oportunidades de optimizar y dimensionar las instancias.
+ [Well-Architected Lab - Rightsizing Recommendations](https://wellarchitectedlabs.com/cost/100_labs/100_aws_resource_optimization/) (Laboratorio de Well-Architected: recomendaciones de redimensionamiento)
+ [Well-Architected Lab - Rightsizing with Compute Optimizer](https://wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/) (Laboratorio de Well-Architected: redimensionamiento con Compute Optimizer)
+ [ Well-Architected Lab - Optimize Hardware Patterns and Observice Sustainability KPIs ](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/200_labs/200_optimize_hardware_patterns_observe_sustainability_kpis/)(Laboratorio de Well-Architected: optimizar los patrones de hardware y observar los KPI de sostenibilidad)
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [ Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part I: Compute ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)(Optimización de la infraestructura de AWS para la sostenibilidad, parte I: computación)
+ [AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/)
+ [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/)
+ [Flotas de reservas de capacidad de Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/cr-fleets.html)
+ [Flota de spot de Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/spot-fleet.html)
+ [Funciones: configuración de funciones de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Attribute-based instance type selection for Amazon EC2 Fleet](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html) (Selección de tipo de instancia basada en atributos para Flota de Amazon EC2)
+ [«Building Sustainable, Efficient, and Cost-Optimized Applications on AWS»](https://aws.amazon.com/blogs/compute/building-sustainable-efficient-and-cost-optimized-applications-on-aws/)
+ [How the Contino Sustainability Dashboard Helps Customers Optimize Their Carbon Footprint (Cómo el panel de sostenibilidad de Contino ayuda a los clientes a optimizar su huella de carbono)](https://aws.amazon.com/blogs/apn/how-the-contino-sustainability-dashboard-helps-customers-optimize-their-carbon-footprint/)
**Vídeos relacionados: **
+ [«AWS re:Invent 2023 - AWS Graviton: The best price performance for your AWS workloads»](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [«AWS re:Invent 2023 - New Amazon Elastic Compute Cloud generative AI capabilities in Consola de administración de AWS»](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [«AWS re:Invent 2023 = What's new with Amazon Elastic Compute Cloud»](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 - Smart savings: Amazon Elastic Compute Cloud cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [«AWS re:Invent 2021 - Deep dive into AWS Graviton3 and Amazon EC2 C7g instances»](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents)
+ [«AWS re:Invent 2022 - Build a cost-, energy-, and resource-efficient compute environment» ](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Solución: guía para optimizar las cargas de trabajo de aprendizaje profundo para la sostenibilidad en AWS](https://aws.amazon.com/solutions/guidance/optimizing-deep-learning-workloads-for-sustainability-on-aws/)
+ [«Migrating Amazon Relational Database Service Databases to Graviton»](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/4-hardware-and-services/migrate-rds-to-graviton)
# SUS05-BP03 Usar servicios administrados
Utilice los servicios administrados para operar con mayor eficacia en la nube.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Utiliza instancias de Amazon EC2 con baja utilización para ejecutar sus aplicaciones.
+ Su equipo interno solo administra la carga de trabajo, sin tiempo para centrarse en la innovación o las simplificaciones.
+ Despliega y mantiene tecnologías para tareas que pueden ejecutarse con mayor eficacia en servicios administrados.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:**
+ El uso de servicios administrados traslada la responsabilidad a AWS, que dispone de información sobre millones de clientes que puede ayudar a impulsar nuevas innovaciones y eficiencias.
+ El servicio administrado distribuye el impacto medioambiental del servicio entre muchos usuarios gracias a los planos de control de varios principios.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** medio
## Guía para la implementación
Los servicios administrados traspasan a AWS la responsabilidad del mantenimiento de un uso elevado y la optimización de la sostenibilidad del hardware desplegado. Los servicios administrados también eliminan la carga operativa y administrativa del mantenimiento de un servicio, lo que permite a su equipo tener más tiempo para centrarse en la innovación.
Revise su carga de trabajo para identificar los componentes que se pueden reemplazar por servicios administrados por AWS. Por ejemplo, [Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/), [Amazon Redshift](https://aws.amazon.com/redshift/) y [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/elasticache/) proporcionan un servicio de base de datos administrada. [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/), [Amazon EMR](https://aws.amazon.com/emr/) y [Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/opensearch-service/) proporcionan un servicio de análisis administrados.
**Pasos para la implementación**
1. **Haga un inventario de su carga de trabajo:** haga un inventario de su carga de trabajo para los servicios y componentes.
1. **Identifique los candidatos:** evalúe e identifique los componentes que se pueden reemplazar por servicios administrados. A continuación, encontrará algunos ejemplos de cuándo podría plantearse el uso de un servicio administrado:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_hardware_a4.html)
1. **Cree un plan de migración:** identifique las dependencias y cree un plan de migración. Actualice los runbooks y las guías de estrategias según corresponda.
+ [AWS Application Discovery Service](https://aws.amazon.com/application-discovery/) recopila y presenta de modo automático la información detallada sobre el uso y las dependencias de aplicaciones para que pueda tomar decisiones más fundamentadas cuando planifique la migración.
1. **Realice pruebas**: pruebe el servicio antes de migrar al servicio administrado.
1. **Reemplace los servicios autoalojados:** use su plan de migración para reemplazar los servicios autoalojados por servicios administrados.
1. **Supervise y ajuste:** supervise continuamente el servicio una vez finalizada la migración para realizar los ajustes necesarios y optimizar el servicio.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Productos de Nube de AWS](https://aws.amazon.com/products/)
+ [Calculadora de coste total de propiedad (TCO) de AWS](https://calculator.aws/#/)
+ [Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/documentdb/)
+ [Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)](https://aws.amazon.com/eks/)
+ [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://aws.amazon.com/msk/)
**Vídeos relacionados: **
+ [«AWS re:Invent 2021 - Cloud operations at scale with AWS Managed Services» ](https://www.youtube.com/watch?v=OCK8GCImWZw)
+ [«AWS re:Invent 2023 - Best practices for operating on AWS»](https://www.youtube.com/watch?v=XBKq2JXWsS4)
# SUS05-BP04 Optimizar el uso de aceleradores de computación basados en hardware
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
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
+ 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, aproveche el 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, ofrecen hasta un [50 % más de rendimiento por vatio que las 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 utilizar el agente de CloudWatch para recopilar métricas como `utilization_gpu` y `utilization_memory` para sus GPU, como se muestra en [Recopilación de métricas de GPU 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](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-gpu.html) (Supervisión y optimización de la GPU en la AMI de aprendizaje profundo)
+ [Optimizing I/O for GPU performance tuning of deep learning training in Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-i-o-for-gpu-performance-tuning-of-deep-learning-training-in-amazon-sagemaker/) (Optimización de la E/S para el ajuste del rendimiento de la GPU en el entrenamiento del aprendizaje profundo en Amazon SageMaker AI)
+ 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
**Documentos relacionados:**
+ [Computación acelerada](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing)
+ [ Let's Architect\$1 Architecting with custom chips and accelerators ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-custom-chips-and-accelerators/) (Arquitectura con chips y aceleradores personalizados)
+ [ How do I choose the appropriate Amazon EC2 instance type for my workload?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/) (¿Cómo elijo el tipo de instancia Amazon EC2 apropiado para mi carga de trabajo?)
+ [Instancias VT1 de Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ [ Choose the best AI accelerator and model compilation for computer vision inference with Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-the-best-ai-accelerator-and-model-compilation-for-computer-vision-inference-with-amazon-sagemaker/) (Elija el mejor acelerador de IA y compilación de modelos para la inferencia de visión artificial con Amazon SageMaker AI)
**Vídeos relacionados: **
+ [«AWS re:Invent 2021 - How to select Amazon EC2 GPU instances for deep learning» ](https://www.youtube.com/watch?v=4bVrIbgGWEA)
+ [«AWS Online Tech Talks - Deploying Cost-Effective Deep Learning Inference»](https://www.youtube.com/watch?v=WiCougIDRsw)
+ [«AWS re:Invent 2023 - Cutting-edge AI with AWS and NVIDIA»](https://www.youtube.com/watch?v=ud4-z_sb_ps)
+ [«AWS re:Invent 2022 - [NEW LAUNCH\$1] Introducing AWS Inferentia2-based Amazon EC2 Inf2 instances»](https://www.youtube.com/watch?v=jpqiG02Y2H4)
+ [«AWS re:Invent 2022 - Accelerate deep learning and innovate faster with AWS Trainium»](https://www.youtube.com/watch?v=YRqvfNwqUIA)
+ [«AWS re:Invent 2022 - Deep learning on AWS with NVIDIA: From training to deployment»](https://www.youtube.com/watch?v=l8AFfaCkp0E)