# SUS05-BP04 GPU の使用を最適化する
<a name="sus_sus_hardware_a5"></a>

 グラフィック処理ユニット (GPU) は高電力消費のソースになることがあります。GPU ワークロードの種類は多く、レンダリング、トランスコーディング、機械学習トレーニング、モデリングなどさまざまです。GPU インスタンスは必要な時間だけ実行し、必要がないときはオートメーションで廃棄して、消費されるリソースを最小化します。 

 **このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 低 

## 実装のガイダンス
<a name="implementation-guidance"></a>
+  GPU は、CPU ベースの代替手段より効率的な場合にのみ、タスクに使用します。 
+  使用しないときは、オートメーションを使用して GPU インスタンスを解放します。 
+  専用の GPU インスタンスではなく、柔軟なグラフィックスアクセラレーションを使用します。 
+  ワークロードに特化したカスタムの専用ハードウェアを活用します。 

## リソース
<a name="resources"></a>

 **関連するドキュメント:** 
+  [高速コンピューティング](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing) 
+  [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/) 
+  [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/) 
+  [EC2 インスタンスの高速コンピューティング](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing) 
+  [Amazon EC2 VT1 インスタンス](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/) 
+  [Amazon Elastic Graphics](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/elastic-graphics.html)