# SUS 5 ¿Cómo selecciona y usa el hardware y los servicios en la nube de su arquitectura para lograr sus objetivos de sostenibilidad?
Haga 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 Uso de la mínima cantidad de hardware para satisfacer 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 Uso de servicios administrados
](sus_sus_hardware_a4.md)
+ [
# SUS05-BP04 Optimización del uso de aceleradores de computación basados en hardware
](sus_sus_hardware_a5.md)
# SUS05-BP01 Uso de la mínima cantidad de hardware para satisfacer 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 el uso de los recursos.
+ Tiene recursos con un bajo nivel de uso en su arquitectura.
+ No revisa el uso del hardware estático para determinar si debe redimensionarse.
+ No establece objetivos de uso de hardware para su infraestructura de computación en función de los KPI empresariales.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** redimensionar correctamente los recursos en la nube ayuda a reducir el impacto medioambiental de la carga de trabajo, a ahorrar dinero y a mantener los niveles de referencia 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 la eficacia global. La Nube de AWS ofrece la flexibilidad de ampliar o reducir sus recursos de forma dinámica a través de diversos mecanismos, como [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), para satisfacer los cambios en la demanda. También proporciona [API y SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) que permiten modificar los recursos con el esfuerzo mínimo. Use estas capacidades para hacer cambios frecuentes en las implementaciones de la 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**
+ **Elección del tipo de instancias:** 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:
+ [ ¿Cómo elijo el tipo de instancia de Amazon EC2 apropiado para mi carga de trabajo? ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [ Seleccione el tipo de instancia basada en atributos para la flota de Amazon EC2. ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [ Cree un grupo de escalado automático mediante la selección del tipo de instancia basada en atributos. ](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ **Escalado:** use pequeños incrementos para escalar cargas de trabajo variables.
+ **Uso de varias opciones de compra de computación:** equilibre la flexibilidad, la escalabilidad y el ahorro de costos de las instancias con múltiples 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 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 flexibles y tolerantes a errores.
+ Aproveche los [Savings Plans para computación](https://aws.amazon.com/savingsplans/compute-pricing/) para obtener cargas de trabajo estables que ofrezcan flexibilidad si cambian sus necesidades (como la zona de disponibilidad, la región y las familias o los tipos de instancias).
+ **Uso de la diversidad de instancias y zonas de disponibilidad:** maximice la disponibilidad de las aplicaciones y aproveche el exceso de capacidad diversificando sus instancias y zonas de disponibilidad.
+ **Dimensionamiento correcto de las instancias:** use las recomendaciones de tamaño adecuado de las herramientas de AWS para adaptar su carga de trabajo. Para obtener más información, consulte [Optimización del costo con recomendaciones de redimensionamiento](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)
+ Siga las recomendaciones de redimensionamiento de AWS Cost Explorer o [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para identificar oportunidades de redimensionamiento.
+ **Negocio de acuerdos de nivel de servicio (SLA):** negocie acuerdos de nivel de servicio (SLA) que permitan una reducción temporal de la capacidad mientras la automatización implementa 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/)
+ [ Selección del tipo de instancia basada en atributos para el escalado automático de la Flota de Amazon EC2 ](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)
+ [Documentación de AWS Compute Optimizer](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/index.html)
+ [Operación de Lambda: optimización del rendimiento](https://aws.amazon.com/blogs/compute/operating-lambda-performance-optimization-part-2/)
+ [Documentación sobre el escalado automático](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/index.html)
**Videos 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 los que no fueron diseñadas (por ejemplo, utiliza instancias optimizadas para la computación para una carga de trabajo que hace un uso intensivo de la 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 costo de su carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** medio
## Guía para la implementación
Usar instancias eficientes en la carga de trabajo en la nube es fundamental para reducir el uso de los recursos y mejorar 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
+ **Conocimiento y exploración de los tipos de instancia:** descubra los tipos de instancia que pueden reducir el impacto medioambiental de su carga de trabajo.
+ Suscríbase a [Novedades de AWS](https://aws.amazon.com/new/) para mantenerse al día de las últimas tecnologías e instancias de AWS.
+ Conozca los diferentes tipos de instancias de AWS.
+ Conozca las instancias basadas en AWS Graviton que ofrecen el mejor rendimiento por vatio de consumo energético en Amazon EC2 viendo [re:Invent 2020: Conocer en profundidad las instancias de Amazon EC2 con procesador AWS Graviton2 ](https://www.youtube.com/watch?v=NLysl0QvqXU) y [Conocer en profundidad las instancias C7g de Amazon EC2 y AWS Graviton3](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents).
+ **Uso de los tipos de instancia con 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 del tipo de instancia que haya elegido.
+ Considere la posibilidad de cambiar su carga de trabajo a instancias basadas en Graviton para mejorar la eficiencia del rendimiento de la carga de trabajo. Para obtener más información sobre cómo cambiar las cargas de trabajo a AWS Graviton, consulte [AWS Graviton Fast Start](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/fast-start/) y [Consideraciones al trasladar cargas de trabajo a instancias de Amazon Elastic Compute Cloud basadas en AWS Graviton](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md).
+ Considere seleccionar la opción de AWS Graviton al usar 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, 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/) AWS Inferentia, como las instancias Inf2, ofrecen hasta un 50 % más de rendimiento por vatio que las instancias de Amazon EC2 comparables.
+ Utilice el [Recomendador de inferencias de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-recommender.html) para ajustar 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 tolerantes 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.
+ **Operación y optimización:** opere y optimice la instancia de la carga de trabajo.
+ En el caso de las cargas de trabajo efímeras, evalúe las [métricas de Amazon CloudWatch de la 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.
+ En las cargas de trabajo estables, consulte regularmente las herramientas de dimensionamiento de AWS, como [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/), para identificar oportunidades de optimizar y dimensionar las instancias de forma correcta. Para ver más ejemplos y recomendaciones, vea los siguientes laboratorios:
+ [ Laboratorio de Well-Architected: Recomendaciones de redimensionamiento ](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/40-rightsizing-recommendations-100)
+ [ Laboratorio de Well-Architected: Redimensionamiento con Compute Optimizer ](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/50-rightsizing-recommendations-200)
+ [ Laboratorio de Well-Architected: Optimizar los patrones de hardware y observar los KPI de sostenibilidad ](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/4-hardware-and-services/optimize-hardware-patterns-observe-sustainability-kpis)
## 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/)
+ [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)
+ [ Selección de tipo de instancia basada en atributos para la flota de Amazon EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Creación de aplicaciones sostenibles, eficientes y con optimización de costos en AWS](https://aws.amazon.com/blogs/compute/building-sustainable-efficient-and-cost-optimized-applications-on-aws/)
+ [ Cómo ayuda el panel de sostenibilidad de Contino 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/)
**Videos 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/)
# SUS05-BP03 Uso de 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 poco uso para ejecutar sus aplicaciones.
+ Su equipo interno solo administra la carga de trabajo, sin tiempo para centrarse en la innovación o las simplificaciones.
+ Implementa 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 de mantener un uso elevado y optimizar la sostenibilidad del hardware implementado. Los servicios administrados también eliminan la carga operativa y administrativa del mantenimiento de un servicio, lo que permite al equipo tener más tiempo para centrarse en la innovación.
Revise la carga de trabajo para identificar los componentes que se pueden reemplazar por servicios administrados de 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 administrado de base de datos. [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 administrado.
**Pasos para la implementación**
1. **Inventario de la carga de trabajo:** haga un inventario de la carga de trabajo para servicios y componentes.
1. **Identificación de 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/latest/framework/sus_sus_hardware_a4.html)
1. **Creación de un plan de migración:** identifique las dependencias y cree un plan de migración. Actualice los manuales de procedimientos 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. **Pruebas:** pruebe el servicio antes de migrar al servicio administrado.
1. **Sustitución de los servicios autoalojados:** utilice el plan de migración para sustituir los servicios autoalojados por servicios administrados.
1. **Supervisión y ajuste:** supervise continuamente el servicio una vez finalizada la migración para llevar a cabo los ajustes necesarios y optimizar el servicio.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Productos en la Nube de AWS](https://aws.amazon.com/products/)
+ [Calculadora del costo 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/)
**Videos 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 Optimización del uso de aceleradores de computación basados en hardware
Optimice el uso de instancias de computación acelerada para reducir las demandas de infraestructura física de la 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 cuando una instancia personalizada podría ofrecer mayor rendimiento, menor costo 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 la 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 llevan a cabo 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
+ **Explore los aceleradores de la computación:** identifique qué [instancias de computación acelerada](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html) pueden satisfacer sus requisitos.
+ **Use hardware diseñado específicamente:** para las cargas de trabajo de machine learning, utilice hardware diseñado específicamente 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/).
+ **Monitoree las métricas de uso:** recopile las métricas de uso de las instancias de computación acelerada. Por ejemplo, puede usar 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).
+ **Ajuste el tamaño:** 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.
+ [Optimización de las configuraciones 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)
+ [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/)
+ **Manténgase al día:** utilice las bibliotecas de alto rendimiento y los controladores de GPU más recientes.
+ **Libere las instancias innecesarias:** 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/)
+ [ Cómo elijo el tipo de instancia de Amazon EC2 apropiado para mi carga de trabajo? ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Amazon EC2 VT1 Instances](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/)
**Videos 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)