# Matériel et services
**Topics**
+ [SUS 5 Comment sélectionner et utiliser le matériel et les services du cloud dans votre architecture pour soutenir vos objectifs de durabilité ?](sus-05.md)
# SUS 5 Comment sélectionner et utiliser le matériel et les services du cloud dans votre architecture pour soutenir vos objectifs de durabilité ?
Recherchez des possibilités de réduire les impacts en matière de durabilité de la charge de travail en modifiant vos pratiques de gestion du matériel. Réduisez la quantité de matériel nécessaire à allouer et à déployer, et sélectionnez le matériel et les services les plus efficaces pour votre charge de travail individuelle.
**Topics**
+ [SUS05-BP01 Utiliser la quantité minimale de matériel pour répondre à vos besoins](sus_sus_hardware_a2.md)
+ [SUS05-BP02 Utiliser des types d’instance ayant le moins d’impact](sus_sus_hardware_a3.md)
+ [SUS05-BP03 Utiliser des services gérés](sus_sus_hardware_a4.md)
+ [SUS05-BP04 Optimiser votre utilisation des accélérateurs de calcul matériels](sus_sus_hardware_a5.md)
# SUS05-BP01 Utiliser la quantité minimale de matériel pour répondre à vos besoins
Utilisez la quantité minimale de matériel pour votre charge de travail afin de répondre efficacement aux besoins de votre entreprise.
**Anti-modèles courants :**
+ Vous ne surveillez pas l’utilisation des ressources.
+ Vous disposez de ressources avec un faible niveau d’utilisation dans votre architecture.
+ Vous n’examinez pas l’utilisation du matériel statique pour déterminer s’il doit être redimensionné.
+ Vous ne fixez pas d’objectifs d’utilisation du matériel pour votre infrastructure informatique en fonction des indicateurs clés de performance de l’entreprise.
**Avantages liés au respect de cette bonne pratique :** la rationalisation de vos ressources cloud permet de réduire l’impact environnemental d’une charge de travail, d’économiser de l’argent et de maintenir les repères de performance.
**Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée :** moyen
## Directives d’implémentation
Sélectionnez de manière optimale le nombre total de composants matériels requis pour votre charge de travail afin d’améliorer son efficacité globale. Le AWS Cloud vous apporte la flexibilité dont vous avez besoin pour développer ou réduire vos ressources de manière dynamique via une grande variété de mécanismes comme [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), et répondre aux fluctuations de la demande. Il fournit également des [API, des kits SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) et des fonctionnalités qui permettent de modifier les ressources avec un minimum d’effort. Utilisez ces capacités pour apporter des modifications fréquentes à vos mises en œuvre de charges de travail. En outre, utilisez les directives de redimensionnement des outils AWS pour exploiter efficacement votre ressource cloud et répondre aux besoins de votre entreprise.
**Étapes d’implémentation**
+ **Choisissez le type d’instance :** choisissez le type d’instance qui répond le mieux à vos besoins. Pour déterminer comment choisir des instances Amazon Elastic Compute Cloud et utiliser des mécanismes tels que la sélection d’instances basée sur les attributs, consultez les rubriques suivantes :
+ [Comment choisir le type d’instance EC2 approprié pour ma charge de travail ?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Sélection de type d’instance basée sur des attributs pour la flotte d’Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Créer un groupe Auto Scaling en utilisant la sélection du type d’instance basée sur des attributs.](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ **Mettre à l’échelle :** diminuez les charges de travail variables par petits paliers.
+ **Utilisez plusieurs options d’achat de calcul :** équilibrez la flexibilité, la capacité de mise à l’échelle et les économies de coûts des instances grâce à plusieurs options d’achat de calcul.
+ Les [instances à la demande Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-on-demand-instances.html) sont parfaitement adaptées aux nouvelles charges de travail dynamiques et complexes qui ne peuvent pas être liées au type d’instance, à l’emplacement ou à la durée.
+ Les [instances Spot Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) constituent un excellent moyen de compléter les autres options pour les applications tolérantes aux pannes et flexibles.
+ Tirez parti des [Compute Savings Plans](https://aws.amazon.com/savingsplans/compute-pricing/) pour des charges de travail stables qui offrent de la flexibilité si vos besoins (tels que l’AZ, la région, les familles d’instances ou les types d’instances) changent.
+ **Tirez parti de la diversité des instances et des zones de disponibilité :** optimisez la disponibilité des applications et tirez parti de la capacité excédentaire en diversifiant vos instances et vos zones de disponibilité.
+ **Redimensionner les instances :** utilisez les recommandations de redimensionnement des outils AWS pour faire des ajustements sur votre charge de travail. Pour en savoir plus, consultez [Optimiser vos coûts avec les recommandations de dimensionnement](https://docs.aws.amazon.com/latest/userguide/ce-rightsizing.html) et [Dimensionnement adéquat : Dimensionnement des instances en fonction des charges de travail](https://docs.aws.amazon.com/latest/cost-optimization-right-sizing/cost-optimization-right-sizing.html)
+ Utilisez les recommandations de redimensionnement dans AWS Cost Explorer ou [Optimiseur de calcul AWS](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) pour identifier les possibilités de redimensionnement.
+ **Négocier le Contrat de niveau de service (SLA):** négociez des SLA qui permettent une réduction temporaire de la capacité, et laissez l’automatisation déployer des ressources de remplacement.
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [Optimisation de votre infrastructure AWS pour la durabilité, partie 1 : calcul](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)
+ [Sélection du type d’instance basée sur des attributs pour l’autoscaling de la flotte d’Amazon EC2](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)
+ [Documentation Optimiseur de calcul AWS](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/index.html)
+ [Utilisation de Lambda : optimisation de la performance](https://aws.amazon.com/blogs/compute/operating-lambda-performance-optimization-part-2/)
+ [Documentation sur la scalabilité automatique](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/index.html)
**Vidéos connexes :**
+ [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 Utiliser des types d’instance ayant le moins d’impact
Contrôlez et utilisez en permanence de nouveaux types d’instances pour tirer parti des améliorations de l’efficacité énergétique.
**Anti-modèles courants :**
+ Vous n’utilisez qu’une seule famille d’instances.
+ Vous n’utilisez que des instances x86.
+ Vous spécifiez un type d’instance dans votre configuration Amazon EC2 Auto Scaling.
+ Vous utilisez des instances AWS de manière non conforme à leur utilisation prévue (par exemple, vous utilisez des instances optimisées pour le calcul pour une charge de travail exigeante en mémoire).
+ Vous n’évaluez pas régulièrement de nouveaux types d’instance.
+ Vous ne vérifiez pas les recommandations des outils de redimensionnement AWS tels que [Optimiseur de calcul AWS.](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
**Avantages liés au respect de cette bonne pratique :** en utilisant des instances économes en énergie et dimensionnées, vous pouvez grandement réduire l’impact sur l’environnement et le coût de votre charge de travail.
**Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée :** moyen
## Directives d’implémentation
L’utilisation d’instances efficaces dans les charges de travail du cloud est cruciale pour réduire l’utilisation des ressources et pour une meilleure rentabilité. Contrôlez de façon continue le lancement de nouveaux types d’instances et profitez d’améliorations de l’efficacité énergétique, dont ces types d’instances conçus pour soutenir des charges de travail spécifiques comme l’entraînement et l’inférence du machine learning et le transcodage vidéo.
## Étapes d’implémentation
+ **Découvrez et explorez les types d’instances :** découvrez les types d’instances qui peuvent réduire l’impact environnemental de votre charge de travail.
+ Abonnez-vous à [What’s New with AWS](https://aws.amazon.com/new/) pour rester au fait des dernières technologies et instances AWS.
+ Découvrez les différents types d’instance AWS.
+ Découvrez les instances AWS Graviton qui offrent les meilleures performances par watt d’énergie consommée dans Amazon EC2 en regardant [re:Invent 2020 - Deep dive on AWS Graviton2 processor-powered Amazon EC2 instances](https://www.youtube.com/watch?v=NLysl0QvqXU) et [Deep dive into AWS Graviton3 and Amazon EC2 C7g instances](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents).
+ **Utiliser les types d’instances ayant le moins d’impact :** planifiez et migrez votre charge de travail vers les types d’instance avec le moins d’impact.
+ Définissez un processus pour évaluer les nouvelles fonctionnalités ou instances pour votre charge de travail. Profitez de l’agilité du cloud pour tester rapidement en quoi les nouveaux types d’instance peuvent améliorer la durabilité environnementale de votre charge de travail. Utilisez des métriques de proxy pour mesurer le nombre de ressources nécessaires pour mener à bien une unité de travail.
+ Si possible, modifiez votre charge de travail pour qu’elle fonctionne avec différents nombres de processeurs et différentes quantités de mémoire afin de maximiser votre choix de type d’instance.
+ Envisagez de migrer votre charge de travail vers des instances basées sur Graviton pour améliorer l’efficacité des performances de votre charge de travail. Pour en savoir plus sur le transfert de charges de travail vers AWS Graviton, consultez [AWS Graviton Fast Start](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/fast-start/) et [considérations relatives à la transition de charges de travail vers des instances Amazon Elastic Compute AWS Cloud basées sur Graviton](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md).
+ Envisagez de sélectionner l’option AWS Graviton lorsque vous utilisez des [services gérés AWS](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/managed_services.md)
+ Migrez votre charge de travail vers des régions qui offrent des instances ayant le moindre impact en matière de durabilité et qui répondent à vos exigences métier.
+ Pour les charges de travail de machine learning, tirez parti d’un matériel conçu spécialement pour votre charge de travail, par exemple [AWS, Trainum](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/) et [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/). AWS Les instances Inferentia telles que les instances Inf2 offrent des performances par watt jusqu’à 50 % supérieures à celles des instances Amazon EC2 comparables.
+ Utilisez [Amazon SageMaker AI Inference Recommender](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-recommender.html) pour dimensionner correctement le point de terminaison d’inférence ML.
+ Pour les charges de travail en dents de scie (charges de travail dont les besoins en capacité supplémentaire sont peu fréquents), il convient d’utiliser [des instances de performance en rafale.](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances.html)
+ Pour les charges de travail sans état et tolérantes aux pannes, utilisez les [instances spot Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) pour augmenter l’utilisation globale du nuage et réduire l’impact des ressources inutilisées sur le développement durable.
+ **Exploiter et optimiser :** exploitez et optimisez votre instance de charge de travail.
+ Pour les charges de travail éphémères, évaluez les [métriques d’instance Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html#ec2-cloudwatch-metrics) telles que `CPUUtilization` pour identifier si l’instance est inactive ou sous-utilisée.
+ Pour les charges de travail stables, vérifiez les outils de redimensionnement AWS tels qu’[Optimiseur de calcul AWS](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) à intervalles réguliers pour identifier les opportunités d’optimisation et de redimensionnement des ressources de calcul. Pour d’autres exemples et recommandations, consultez les ateliers suivants :
+ [Atelier Well-Architected : recommandations de redimensionnement](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/40-rightsizing-recommendations-100)
+ [Atelier Well-Architected - Rightsizing avec Compute Optimizer](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/50-rightsizing-recommendations-200)
+ [Atelier Well-Architected : optimiser les modèles matériels et observer les indicateurs de performance clés de durabilité](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/4-hardware-and-services/optimize-hardware-patterns-observe-sustainability-kpis)
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [Optimisation de votre infrastructure AWS pour la durabilité, partie 1 : calcul](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/)
+ [Flotte de réserve de capacité Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/cr-fleets.html)
+ [Parc d’instances Spot Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/spot-fleet.html)
+ [Fonctions : configuration des fonctions Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Sélection de type d’instance basée sur des attributs pour la flotte d’Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Création d’applications durables, efficaces et optimisées en matière de coûts sur AWS](https://aws.amazon.com/blogs/compute/building-sustainable-efficient-and-cost-optimized-applications-on-aws/)
+ [Comment le tableau de bord de durabilité de Contino aide les clients à optimiser leur empreinte carbone](https://aws.amazon.com/blogs/apn/how-the-contino-sustainability-dashboard-helps-customers-optimize-their-carbon-footprint/)
**Vidéos connexes :**
+ [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 AWS Management Console](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)
**Exemples connexes :**
+ [Solution : conseils pour l’optimisation des charges de travail de deep learning pour atteindre la durabilité sur AWS](https://aws.amazon.com/solutions/guidance/optimizing-deep-learning-workloads-for-sustainability-on-aws/)
# SUS05-BP03 Utiliser des services gérés
Utilisez les services gérés pour fonctionner plus efficacement dans le cloud.
**Anti-modèles courants :**
+ Vous utilisez des EC2 instances Amazon à faible taux d'utilisation pour exécuter vos applications.
+ Votre équipe interne ne fait que gérer la charge de travail, sans avoir le temps de se concentrer sur l’innovation ou les simplifications.
+ Vous déployez et maintenez des technologies pour des tâches qui peuvent être exécutées plus efficacement sur des services gérés.
**Avantages liés au respect de cette bonne pratique :**
+ L'utilisation de services gérés transfère la responsabilité à AWS, qui dispose d'informations sur des millions de clients qui peuvent contribuer à de nouvelles innovations et à des gains d'efficacité.
+ Le service géré répartit l’impact environnemental du service entre de nombreux utilisateurs grâce aux plans de contrôle multi-réseaux.
**Niveau de risque encouru si cette bonne pratique n’est pas respectée :** moyen
## Directives d’implémentation
Les services gérés transfèrent la responsabilité du maintien d'un taux d'utilisation élevé et de l'optimisation de la durabilité du matériel déployé. AWS Les services gérés suppriment également la charge opérationnelle et administrative liée à la maintenance d’un service, ce qui permet à votre équipe de disposer de plus de temps et de se concentrer sur l’innovation.
Passez en revue votre charge de travail pour identifier les composants qui peuvent être remplacés par des services AWS gérés. Par exemple, [Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/), [Amazon Redshift](https://aws.amazon.com/redshift/) et [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/elasticache/) fournissent un service de base de données géré. [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/)EMR, Amazon et [Amazon OpenSearch ](https://aws.amazon.com/emr/) [Service fournissent un service](https://aws.amazon.com/opensearch-service/) d'analyse géré.
**Étapes d’implémentation**
1. **Faites l’inventaire de votre charge de travail :** dressez l’inventaire de votre charge de travail pour les services et les composants.
1. **Identifier les candidats :** évaluez et identifiez les composants qui peuvent être remplacés par des services gérés. Voici quelques exemples de situations dans lesquelles vous pourriez envisager de recourir à un service géré :
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/wellarchitected/latest/framework/sus_sus_hardware_a4.html)
1. **Créez un plan de migration :** identifiez les dépendances et créez un plan de migration. Mettez à jour les runbooks et les playbooks en conséquence.
+ [AWS Application Discovery Service](https://aws.amazon.com/application-discovery/) rassemble et présente automatiquement les informations sur les dépendances et l’utilisation des applications pour vous aider à prendre des décisions en connaissance de cause pour votre programme de migration.
1. **Effectuer des tests :** testez le service avant de migrer vers le service géré.
1. **Remplacez les services autohébergés :** utilisez votre plan de migration pour remplacer les services autohébergés par des services gérés.
1. **Contrôler et ajuster :** surveillez continuellement le service une fois la migration terminée afin d’apporter les modifications nécessaires et d’optimiser le service.
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [AWS Cloud Produits](https://aws.amazon.com/products/)
+ [AWS Calculateur du coût total de possession (TCO)](https://calculator.aws/#/)
+ [Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/documentdb/)
+ [Amazon Elastic Kubernetes Service () EKS](https://aws.amazon.com/eks/)
+ [Amazon Managed Streaming pour Apache Kafka (Amazon) MSK](https://aws.amazon.com/msk/)
**Vidéos connexes :**
+ [AWS re:Invent 2021 - Des opérations cloud à grande échelle avec AWS Managed Services](https://www.youtube.com/watch?v=OCK8GCImWZw)
+ [AWS re:Invent 2023 - Meilleures pratiques pour opérer sur AWS](https://www.youtube.com/watch?v=XBKq2JXWsS4)
# SUS05-BP04 Optimiser votre utilisation des accélérateurs de calcul matériels
Optimisez votre utilisation des instances de calcul accéléré pour réduire les exigences d’infrastructure physique de votre charge de travail.
**Anti-modèles courants :**
+ Vous ne surveillez pas l’utilisation du GPU.
+ Vous utilisez une instance à usage général pour la charge de travail alors qu’une instance spécialement conçue peut fournir des performances supérieures, des coûts plus faibles et de meilleures performances par watt.
+ Vous utilisez des accélérateurs de calcul matériels pour les tâches où ils sont plus efficaces en utilisant des alternatives basées sur l’UC.
**Avantages liés au respect de cette bonne pratique :** en optimisant l’utilisation des accélérateurs matériels, vous pouvez réduire les exigences de votre charge de travail en matière d’infrastructure physique.
**Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée :** moyen
## Directives d’implémentation
Si vous avez besoin d’une capacité de traitement élevée, vous pouvez bénéficier de l’utilisation d’instances de calcul accéléré, qui vous donnent accès à des accélérateurs de calcul matériels tels que des unités de traitement graphique (GPU) et des matrices de portes programmables sur site (FPGA). Ces accélérateurs matériels exécutent certaines fonctions comme le traitement graphique ou la correspondance de modèles de données plus efficacement que les alternatives basées sur l’UC. De nombreuses charges de travail accélérées, telles que le rendu, le transcodage et le machine learning, sont très variables en matière d’utilisation des ressources. Exécutez ce matériel uniquement pendant le temps nécessaire et mettez-le hors service grâce à l’automatisation lorsque vous n’en avez plus besoin afin de limiter les ressources consommées.
## Étapes d’implémentation
+ **Explorer les accélérateurs de calcul :** identifiez les [instances de calcul accéléré](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html) qui peuvent répondre à vos besoins.
+ **Utiliser du matériel conçu spécialement :** pour les charges de travail de machine learning, tirez parti d’un matériel conçu spécialement pour votre charge de travail, tel qu’[AWS Trainum](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/) et [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/). AWS Les instances Inferentia telles que les instances Inf2 offrent des performances par watt jusqu’à [50 % supérieures à celles des instances Amazon EC2 comparables](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/).
+ **Surveiller les métriques d’utilisation :** collectez des métriques d’utilisation pour vos instances de calcul accéléré. Par exemple, vous pouvez utiliser l’agent CloudWatch pour collecter des métriques telles que `utilization_gpu` et `utilization_memory` pour vos GPU, comme indiqué dans [Collecter les métriques des GPU NVIDIA avec Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Agent-NVIDIA-GPU.html).
+ **Redimensionner :** optimisez le code, le fonctionnement du réseau et les paramètres des accélérateurs matériels pour veiller à ce que le matériel sous-jacent soit pleinement utilisé.
+ [Optimisation des paramètres GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/optimize_gpu.html)
+ [Surveillance et optimisation des GPU dans l’AMI Deep Learning](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-gpu.html)
+ [Optimisation des E/S pour le réglage des performances de GPU pour l’entraînement du deep learning dans l'IA Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-i-o-for-gpu-performance-tuning-of-deep-learning-training-in-amazon-sagemaker/)
+ **Maintenir à jour :** utilisez les derniers pilotes GPU et bibliothèques à hautes performances.
+ **Libérer les instances non requises :** utilisez l’automatisation pour libérer les instances GPU lorsqu’elles ne sont pas utilisées.
## Ressources
**Documents connexes:**
+ [Calcul accéléré](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing)
+ [ Let’s Architect\$1 Architecture avec des puces personnalisées et des accélérateurs ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-custom-chips-and-accelerators/)
+ [ Comment choisir le type d’instance EC2 approprié pour ma charge de travail? ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Instances Amazon EC2 VT](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ [Choisissez le meilleur accélérateur d’IA et la meilleure compilation de modèles pour l’inférence de vision par ordinateur avec l'IA Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-the-best-ai-accelerator-and-model-compilation-for-computer-vision-inference-with-amazon-sagemaker/)
**Vidéos connexes :**
+ [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)