# Perangkat keras dan layanan
**Topics**
+ [SUS 5 Bagaimana cara Anda memilih dan menggunakan perangkat keras serta layanan cloud di arsitektur Anda untuk mendukung tujuan keberlanjutan Anda?](sus-05.md)
# SUS 5 Bagaimana cara Anda memilih dan menggunakan perangkat keras serta layanan cloud di arsitektur Anda untuk mendukung tujuan keberlanjutan Anda?
Cari peluang untuk mengurangi dampak beban kerja terhadap keberlanjutan dengan membuat perubahan pada praktik manajemen perangkat keras Anda. Minimalkan jumlah perangkat keras yang perlu disediakan dan di-deploy, serta pilih perangkat keras dan layanan yang paling efisien untuk setiap beban kerja Anda.
**Topics**
+ [SUS05-BP01 Menggunakan perangkat keras dalam jumlah minimum untuk memenuhi kebutuhan Anda](sus_sus_hardware_a2.md)
+ [SUS05-BP02 Menggunakan jenis instans dengan dampak paling sedikit](sus_sus_hardware_a3.md)
+ [SUS05-BP03 Gunakan layanan terkelola](sus_sus_hardware_a4.md)
+ [SUS05-BP04 Mengoptimalkan penggunaan akselerator komputasi berbasis perangkat keras](sus_sus_hardware_a5.md)
# SUS05-BP01 Menggunakan perangkat keras dalam jumlah minimum untuk memenuhi kebutuhan Anda
Gunakan perangkat keras dalam jumlah minimum untuk beban kerja Anda guna memenuhi kebutuhan-kebutuhan bisnis secara efisien.
**Anti-pola umum:**
+ Anda tidak memantau pemanfaatan sumber daya.
+ Anda memiliki sumber daya dengan tingkat pemanfaatan rendah di arsitektur Anda.
+ Anda tidak meninjau pemanfaatan perangkat keras statis untuk menentukan apakah ukurannya harus diubah atau tidak.
+ Anda tidak menetapkan target pemanfaatan perangkat keras untuk infrastruktur komputasi Anda berdasarkan KPI bisnis.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Mengatur ukuran sumber daya cloud Anda dengan tepat akan membantu mengurangi dampak lingkungan beban kerja, menghemat uang, dan mempertahankan tolok ukur kinerja.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Sedang
## Panduan implementasi
Pilih secara optimal jumlah total perangkat keras yang diperlukan untuk beban kerja Anda guna meningkatkan efisiensi beban kerja secara keseluruhan. AWS Cloud menyediakan fleksibilitas untuk memperluas atau mengurangi jumlah sumber daya secara dinamis melalui beragam mekanisme, seperti [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), dan memenuhi perubahan sesuai permintaan. Ini juga menyediakan [API dan SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) yang memungkinkan sumber daya dimodifikasi hanya dengan sedikit usaha. Gunakan kemampuan ini untuk membuat perubahan pada implementasi beban kerja Anda dengan interval waktu yang rapat. Selain itu, gunakan panduan penyesuaian ukuran dari alat AWS untuk secara efisien mengoperasikan sumber daya cloud Anda dan memenuhi kebutuhan bisnis Anda.
**Langkah-langkah implementasi**
+ **Pilih jenis instans:** Pilih jenis instans yang tepat yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda. Untuk mempelajari cara memilih instans Amazon Elastic Compute Cloud dan menggunakan mekanisme seperti pemilihan instans berbasis atribut, lihat dokumentasi berikut ini:
+ [ Bagaimana cara memilih jenis instans Amazon EC2 yang tepat untuk beban kerja saya? ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [ Pemilihan jenis instans berbasis atribut untuk Amazon EC2 Fleet. ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [ Membuat grup Auto Scaling menggunakan pemilihan jenis instans berbasis atribut. ](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ **Skalakan:** Gunakan peningkatan kecil untuk menskalakan beban kerja variabel.
+ **Gunakan beberapa opsi pembelian komputasi:** Seimbangkan fleksibilitas instans, skalabilitas, dan penghematan biayanya dengan menggunakan beberapa opsi pembelian komputasi.
+ [Instans Sesuai Permintaan Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-on-demand-instances.html) paling cocok untuk beban kerja baru, stateful, dan berfluktuasi yang tidak dapat berupa jenis instans, lokasi, atau waktu yang fleksibel.
+ [Instans Spot Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) adalah cara yang bagus untuk melengkapi opsi-opsi lain untuk aplikasi yang toleran terhadap kesalahan dan fleksibel.
+ Manfaatkan [Compute Savings Plans](https://aws.amazon.com/savingsplans/compute-pricing/) untuk beban kerja steady state yang memungkinkan fleksibilitas jika kebutuhan Anda (seperti AZ, Region, keluarga instans, atau jenis instans) berubah.
+ **Gunakan keragaman instans dan Zona Ketersediaan:** Maksimalkan ketersediaan aplikasi dan manfaatkan kelebihan kapasitas dengan mendiversifikasi instans dan Zona Ketersediaan Anda.
+ **Instans pengatur ukuran yang tepat:** Gunakan rekomendasi penyesuaian ukuran yang tepat dari alat AWS untuk melakukan penyesuaian pada beban kerja Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengoptimalkan biaya Anda dengan Rekomendasi Penentuan Ukuran yang Tepat](https://docs.aws.amazon.com/latest/userguide/ce-rightsizing.html) dan [Penentuan Ukuran yang Tepat: Menyediakan Instans yang Sesuai dengan Beban Kerja](https://docs.aws.amazon.com/latest/cost-optimization-right-sizing/cost-optimization-right-sizing.html)
+ Gunakan rekomendasi pengatur ukuran yang tepat dalam AWS Cost Explorer atau [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) untuk mengidentifikasi peluang pengaturan ukuran yang tepat.
+ **Negosiasikan perjanjian tingkat layanan (SLA):** Negosiasikan SLA yang mengizinkan pengurangan kapasitas sementara di saat otomatisasi melakukan deployment sumber daya pengganti.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [ Mengoptimalkan Infrastruktur AWS untuk Keberlanjutan, Bagian I: Komputasi ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)
+ [ Pemilihan Jenis Instans berbasis Atribut untuk Penskalaan Otomatis untuk Amazon EC2 Fleet ](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)
+ [Dokumentasi AWS Compute Optimizer](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/index.html)
+ [Mengoperasikan: Optimasi kinerja](https://aws.amazon.com/blogs/compute/operating-lambda-performance-optimization-part-2/)
+ [Dokumentasi Penskalaan Otomatis](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/index.html)
**Video terkait:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Yang baru dengan Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 - Penghematan cerdas: Strategi optimalisasi Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2022 - Mengoptimalkan Amazon Elastic Kubernetes Service untuk kinerja dan biaya di AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5B4-s_ivn1o)
+ [AWS re:Invent 2023 - Komputasi berkelanjutan: mengurangi biaya dan emisi karbon dengan AWS](https://www.youtube.com/watch?v=0Bl1SDU2HxI)
# SUS05-BP02 Menggunakan jenis instans dengan dampak paling sedikit
Terus pantau dan gunakan jenis instans baru untuk memanfaatkan peningkatan penghematan energi.
**Anti-pola umum:**
+ Anda hanya menggunakan satu keluarga instans.
+ Anda hanya menggunakan instans x86.
+ Anda menentukan satu jenis instans dalam konfigurasi Amazon EC2 Auto Scaling Anda.
+ Anda menggunakan instans AWS dengan cara yang tidak dirancang untuk instans tersebut (misalnya, Anda menggunakan instans komputasi yang dioptimalkan untuk beban kerja yang intensif memori).
+ Anda tidak mengevaluasi jenis instans baru secara teratur.
+ Anda tidak melihat rekomendasi dari alat pengatur ukuran yang tepat AWS seperti [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/).
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Dengan memanfaatkan instans hemat energi dan berukuran tepat, Anda dapat jauh mengurangi dampak lingkungan dan biaya beban kerja Anda.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Sedang
## Panduan implementasi
Menggunakan instans yang efisien dalam beban kerja cloud sangat penting untuk menurunkan penggunaan sumber daya dan menghemat biaya. Terus lakukan pemantauan terhadap rilis instans jenis baru dan manfaatkan peningkatan penghematan energi, termasuk jenis instans yang dirancang untuk mendukung beban kerja spesifik seperti pelatihan dan inferensi machine learning, serta transkode video.
## Langkah-langkah implementasi
+ **Pelajari dan jelajahi jenis instans:** Temukan jenis instans yang dapat menurunkan dampak lingkungan beban kerja Anda.
+ Berlangganan [Yang Baru AWS](https://aws.amazon.com/new/) untuk tetap mendapatkan informasi terbaru tentang teknologi AWS dan instans terbaru.
+ Pelajari tentang jenis instans AWS yang berbeda-beda.
+ Pelajari tentang instans berbasis AWS Graviton yang menawarkan kinerja terbaik per watt penggunaan energi di Amazon EC2 dengan menonton [re:Invent 2020 - Memahami lebih dalam tentang instans Amazon EC2 yang ditenagai prosesor AWS Graviton2](https://www.youtube.com/watch?v=NLysl0QvqXU) dan [Memahami lebih dalam tentang instans AWS Graviton3 dan Amazon EC2 C7g](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents).
+ **Gunakan jenis instans dengan dampak paling kecil:** Rencanakan dan transisikan beban kerja Anda ke jenis instans dengan dampak paling kecil.
+ Tentukan sebuah proses untuk mengevaluasi fitur atau instans baru untuk beban kerja Anda. Manfaatkan ketangkasan di cloud untuk menguji dengan cepat bagaimana jenis instans baru dapat meningkatkan keberlanjutan beban kerja Anda. Gunakan metrik-metrik proksi untuk mengukur berapa banyak sumber daya yang Anda perlukan untuk menyelesaikan satu unit pekerjaan.
+ Jika memungkinkan, ubah beban kerja agar bisa menggunakan jumlah vCPU yang berbeda-beda dan jumlah memori yang berbeda-beda guna memaksimalkan pilihan jenis instans.
+ Pertimbangkan untuk mengalihkan beban kerja Anda ke instans berbasis Graviton guna meningkatkan efisiensi performa beban kerja Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang memindahkan beban kerja ke AWS Graviton, lihat [Mulai Cepat AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/fast-start/) dan [Pertimbangan saat mentransisikan beban kerja ke instans Amazon Elastic Compute Cloud berbasis AWS Graviton](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md).
+ Pertimbangkan untuk memilih opsi AWS Graviton dalam penggunaan [layanan terkelola AWS.](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/managed_services.md)
+ Migrasikan beban kerja ke Wilayah yang menawarkan instans dengan dampak paling sedikit terhadap keberlanjutan dan masih memenuhi kebutuhan bisnis Anda.
+ Untuk beban kerja machine learning, manfaatkan perangkat keras yang dibuat khusus untuk beban kerja Anda, seperti [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/), dan [Amazon EC2 DL1.](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/) AWS Instans-instans Inferentia seperti instans Inf2 menawarkan kinerja per watt hingga 50% lebih baik daripada instans Amazon EC2 yang setara.
+ Gunakan [Amazon SageMaker AI Inference Recommender](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-recommender.html) untuk menentukan titik akhir inferensi ML ukuran yang tepat.
+ Untuk beban kerja yang berfluktuasi (beban kerja yang jarang memerlukan kapasitas tambahan), gunakan [instans performa yang dapat melonjak.](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances.html)
+ Gunakan [instans Spot Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) untuk beban kerja yang toleran terhadap kesalahan dan stateless guna meningkatkan pemanfaatan cloud secara keseluruhan, serta mengurangi dampak terhadap keberlanjutan dari sumber daya yang tidak digunakan.
+ **Operasikan dan optimalkan:** Operasikan dan optimalkan instans beban kerja Anda.
+ Untuk beban kerja sementara, lakukan evaluasi terhadap [metrik instans Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html#ec2-cloudwatch-metrics) seperti `CPUUtilization` untuk mengidentifikasi apakah instans tersebut tidak digunakan atau kurang begitu dimanfaatkan.
+ Untuk beban kerja stabil, periksa alat penyesuaian ukuran AWS seperti [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) secara berkala untuk mengidentifikasi adanya peluang melakukan optimalisasi dan penyesuaian ukuran sumber daya komputasi dengan tepat. Untuk contoh dan rekomendasi lebih lanjut, silakan lihat lab berikut:
+ [ Lab Well-Architected - Rekomendasi Penyesuaian Ukuran ](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/40-rightsizing-recommendations-100)
+ [ Lab Well-Architected - Penyesuaian Ukuran dengan Pengoptimal Komputasi ](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/50-rightsizing-recommendations-200)
+ [ Lab Well-Architected - Optimisasi Pola Perangkat Keras dan Pengamatan KPI Keberlanjutan ](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/4-hardware-and-services/optimize-hardware-patterns-observe-sustainability-kpis)
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Mengoptimalkan Infrastruktur AWS untuk Keberlanjutan, Bagian I: Komputasi](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/)
+ [Armada Reservasi Kapasitas Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/cr-fleets.html)
+ [Armada Spot Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/spot-fleet.html)
+ [Fungsi: Konfigurasi Fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [ Pemilihan jenis instans berbasis atribut untuk Amazon EC2 Fleet ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Membangun Aplikasi yang Berkelanjutan, Efisien, dan Dioptimalkan untuk Biaya di AWS](https://aws.amazon.com/blogs/compute/building-sustainable-efficient-and-cost-optimized-applications-on-aws/)
+ [ Bagaimana Dasbor Keberlanjutan Contino Membantu Pelanggan Mengoptimalkan Jejak Karbon Mereka ](https://aws.amazon.com/blogs/apn/how-the-contino-sustainability-dashboard-helps-customers-optimize-their-carbon-footprint/)
**Video terkait:**
+ [AWS re:Invent 2023 - AWS Graviton: Performa harga terbaik untuk beban kerja AWS Anda](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023 - Kemampuan AI generatif Amazon Elastic Compute Cloud baru di Konsol Manajemen AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 = Yang baru dengan Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 - Penghematan cerdas: Strategi optimalisasi Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 - Memahami Lebih Dalam tentang instans AWS Graviton3 dan Amazon EC2 C7g](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022 - Membangun lingkungan komputasi yang hemat biaya, energi, dan sumber daya ](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
**Contoh terkait:**
+ [ Solusi: Panduan untuk Mengoptimalkan Beban Kerja Deep Learning untuk Keberlanjutan di AWS](https://aws.amazon.com/solutions/guidance/optimizing-deep-learning-workloads-for-sustainability-on-aws/)
# SUS05-BP03 Gunakan layanan terkelola
Gunakan layanan-layanan terkelola untuk beroperasi dengan lebih efisien di cloud.
**Anti-pola umum:**
+ Anda menggunakan EC2 instans Amazon dengan pemanfaatan rendah untuk menjalankan aplikasi Anda.
+ Tim internal Anda hanya mengelola beban kerja, tanpa ada waktu untuk berfokus melakukan inovasi atau simplifikasi.
+ Anda melakukan deployment dan memelihara teknologi untuk tugas-tugas yang dapat dijalankan dengan lebih efisien di layanan-layanan terkelola.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:**
+ Menggunakan layanan terkelola mengalihkan tanggung jawab AWS, yang memiliki wawasan di jutaan pelanggan yang dapat membantu mendorong inovasi dan efisiensi baru.
+ Layanan terkelola mendistribusikan dampak lingkungan dari layanan ke banyak pengguna karena bidang kontrol multi-prinsip.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Sedang
## Panduan implementasi
Layanan terkelola mengalihkan tanggung jawab AWS untuk mempertahankan pemanfaatan tinggi dan optimalisasi keberlanjutan perangkat keras yang digunakan. Layanan-layanan terkelola juga dapat menghilangkan beban administratif dan operasional yang muncul dalam pemeliharaan layanan, sehingga tim Anda dapat memiliki lebih banyak waktu dan berfokus untuk membuat inovasi.
Tinjau beban kerja Anda untuk mengidentifikasi komponen yang dapat diganti dengan layanan AWS terkelola. Misalnya, [AmazonRDS, Amazon](https://aws.amazon.com/rds/) [Redshift](https://aws.amazon.com/redshift/), dan [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/elasticache/) menyediakan layanan database terkelola. [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/), AmazonEMR, dan [Amazon OpenSearch ](https://aws.amazon.com/emr/) [Service menyediakan layanan](https://aws.amazon.com/opensearch-service/) analitik terkelola.
**Langkah-langkah implementasi**
1. **Buat inventarisasi beban kerja Anda:** Inventarisasikan beban kerja Anda untuk layanan dan komponen.
1. **Identifikasi kandidat:** Nilai dan identifikasi komponen yang dapat digantikan oleh layanan terkelola. Berikut ini adalah beberapa contoh kapan Anda mungkin harus mempertimbangkan untuk menggunakan layanan terkelola:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/wellarchitected/latest/framework/sus_sus_hardware_a4.html)
1. **Buat rencana migrasi:** Identifikasi dependensi dan buatlah sebuah rencana migrasi. Perbarui runbook dan playbook sesuai dengannya.
+ [AWS Application Discovery Service](https://aws.amazon.com/application-discovery/) secara otomatis mengumpulkan dan menyajikan informasi terperinci tentang dependensi dan pemanfaatan aplikasi untuk membantu Anda membuat keputusan yang lebih tepat saat merencanakan migrasi Anda
1. **Lakukan pengujian** Uji layanan sebelum migrasi ke layanan terkelola.
1. **Ganti layanan yang dihosting sendiri:** Gunakan paket migrasi Anda untuk mengganti layanan-layanan yang dihosting sendiri dengan layanan terkelola.
1. **Pantau dan sesuaikan:** Terus pantau layanan setelah migrasi selesai untuk membuat penyesuaian sebagaimana diperlukan dan optimalkan layanan.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [AWS Cloud Produk](https://aws.amazon.com/products/)
+ [AWS Total Biaya Kepemilikan (TCO) Kalkulator](https://calculator.aws/#/)
+ [Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/documentdb/)
+ [Layanan Amazon Elastic Kubernetes () EKS](https://aws.amazon.com/eks/)
+ [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon) MSK](https://aws.amazon.com/msk/)
**Video terkait:**
+ [AWS re:invent 2021 - Operasi cloud dalam skala besar dengan AWS Managed Services](https://www.youtube.com/watch?v=OCK8GCImWZw)
+ [AWS Re:invent 2023 - Praktik terbaik untuk beroperasi di AWS](https://www.youtube.com/watch?v=XBKq2JXWsS4)
# SUS05-BP04 Mengoptimalkan penggunaan akselerator komputasi berbasis perangkat keras
Optimalkan penggunaan instans komputasi terakselerasi Anda untuk mengurangi permintaan-permintaan infrastruktur fisik beban kerja Anda.
**Anti-pola umum:**
+ Anda tidak memantau penggunaan GPU.
+ Anda menggunakan instans tujuan umum untuk beban kerja, padahal instans yang dibuat khusus dapat menghadirkan kinerja yang lebih tinggi, biaya yang lebih rendah, dan kinerja per watt yang lebih baik.
+ Anda menggunakan akselerator komputasi berbasis perangkat keras untuk tugas-tugas yang akan lebih efisien jika dikerjakan menggunakan alternatif berbasis CPU.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:** Dengan mengoptimalkan penggunaan akselerator berbasis perangkat keras, Anda dapat mengurangi permintaan infrastruktur fisik untuk beban kerja Anda.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Sedang
## Panduan implementasi
Jika Anda memerlukan kemampuan pemrosesan tinggi, Anda dapat memanfaatkan instans komputasi terakselerasi, yang menyediakan akses ke akselerator komputasi berbasis perangkat keras seperti unit pemrosesan grafis (GPU) dan field programmable gate array (FPGA). Akselerator perangkat keras ini menjalankan fungsi-fungsi tertentu seperti pemrosesan grafis atau pencocokan pola data secara lebih efisien daripada alternatif yang berbasis CPU. Banyak beban kerja terakselerasi, seperti perenderan, transkode, dan machine learning, yang memiliki variabel tinggi sehubungan dengan penggunaan sumber daya. Jalankan perangkat keras ini hanya ketika diperlukan, dan non-aktifkan instans GPU secara otomatis saat tidak diperlukan, guna meminimalkan sumber daya yang digunakan.
## Langkah-langkah implementasi
+ **Jelajahi akselerator komputasi:** Identifikasi [instans komputasi terakselerasi](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html) yang dapat memenuhi kebutuhan Anda.
+ **Gunakan perangkat keras yang dibuat khusus:** Untuk beban kerja machine learning, manfaatkan perangkat keras yang dibuat khusus untuk beban kerja Anda, misalnya [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/), dan [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/). Instans-instans AWS Inferentia seperti instans Inf2 menawarkan kinerja per watt hingga [50% lebih baik daripada instans Amazon EC2 yang setara](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/).
+ **Pantau metrik penggunaan:** Kumpulkan metrik penggunaan untuk instans komputasi terakselerasi Anda. Misalnya, Anda dapat menggunakan agen CloudWatch untuk mengumpulkan metrik seperti metrik `utilization_gpu` dan `utilization_memory` untuk GPU Anda seperti yang ditunjukkan dalam [Mengumpulkan metrik GPU NVIDIA dengan Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Agent-NVIDIA-GPU.html).
+ **Rampingkan:** Optimalkan kode, operasi jaringan, dan pengaturan akselerator perangkat keras untuk memastikan perangkat keras yang mendasarinya dimanfaatkan sepenuhnya.
+ [Mengoptimalkan pengaturan GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/optimize_gpu.html)
+ [Pemantauan dan Pengoptimalan GPU dalam AMI Deep Learning](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-gpu.html)
+ [Mengoptimalkan I/O untuk penyetelan kinerja GPU pelatihan deep learning di Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-i-o-for-gpu-performance-tuning-of-deep-learning-training-in-amazon-sagemaker/)
+ **Pastikan tetap terbaru:** Gunakan driver GPU dan pustaka berkinerja tinggi terbaru.
+ **Lepaskan instans yang tidak diperlukan:** Gunakan otomatisasi untuk melepaskan instans GPU ketika tidak digunakan.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi yang Dipercepat](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing)
+ [ Mari Merancang\$1 Merancang arsitektur dengan chip dan akselerator kustom ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-custom-chips-and-accelerators/)
+ [ Bagaimana cara memilih jenis instans Amazon EC2 yang tepat untuk beban kerja saya? ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Instans Amazon EC2 VT](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ [ Pilih akselerator AI dan kompilasi model terbaik untuk inferensi penglihatan komputer dengan 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/)
**Video terkait:**
+ [AWS re:Invent 2021 - Cara memilih instans GPU Amazon EC2 untuk deep learning ](https://www.youtube.com/watch?v=4bVrIbgGWEA)
+ [AWS Pembicaraan Teknologi Online - Men-deploy Inferensi Deep Learning yang Hemat Biaya](https://www.youtube.com/watch?v=WiCougIDRsw)
+ [AWS re:Invent 2023 - AI mutakhir dengan AWS dan NVIDIA](https://www.youtube.com/watch?v=ud4-z_sb_ps)
+ [AWS re:Invent 2022 - [PELUNCURAN BARU\$1] Memperkenalkan instans Amazon EC2 Inf2 berbasis AWS Inferensia2](https://www.youtube.com/watch?v=jpqiG02Y2H4)
+ [AWS re:Invent 2022 - Mempercepat deep learning dan berinovasi lebih cepat dengan AWS Trainium](https://www.youtube.com/watch?v=YRqvfNwqUIA)
+ [AWS re:Invent 2022 - Deep learning di AWS dengan NVIDIA: Dari pelatihan hingga deployment](https://www.youtube.com/watch?v=l8AFfaCkp0E)