# Hardware e serviços
**Topics**
+ [SUS 5 Como selecionar e usar hardware e serviços em nuvem na arquitetura para apoiar os objetivos de sustentabilidade?](sus-05.md)
# SUS 5 Como selecionar e usar hardware e serviços em nuvem na arquitetura para apoiar os objetivos de sustentabilidade?
Procure oportunidades para reduzir os impactos na sustentabilidade da workload fazendo mudanças nas suas práticas de gerenciamento de hardware. Minimize a quantidade de hardware necessária para provisionar e implantar e escolha o hardware e os serviços mais eficientes para sua workload específica.
**Topics**
+ [SUS05-BP01 Usar a quantidade mínima de hardware para atender às suas necessidades](sus_sus_hardware_a2.md)
+ [SUS05-BP02 Usar tipos de instância com o mínimo de impacto](sus_sus_hardware_a3.md)
+ [SUS05-BP03 Usar serviços gerenciados](sus_sus_hardware_a4.md)
+ [SUS05-BP04 Otimizar o uso de aceleradores de computação baseados em hardware](sus_sus_hardware_a5.md)
# SUS05-BP01 Usar a quantidade mínima de hardware para atender às suas necessidades
Use a quantidade mínima de hardware para sua workload para atender com eficiência às suas necessidades de negócios.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Você não monitora a utilização de recursos.
+ Você tem recursos com baixo nível de utilização em sua arquitetura.
+ Você não analisa a utilização de hardware estático para determinar se é necessário redimensioná-lo.
+ Você não define metas de utilização de hardware para sua estrutura de computação com base nos KPIs de negócios.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** o dimensionamento correto de seus recursos de nuvem ajuda a reduzir o impacto ambiental de uma workload, economizar dinheiro e manter os benchmarks de performance.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
Selecione do modo mais eficiente o número total de hardware necessário à workload para melhorar a eficiência geral. A Nuvem AWS fornece a flexibilidade de expandir ou reduzir o número de recursos dinamicamente por meio de diversos mecanismos, como o [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), para atender a mudanças na demanda. Ela também fornece [APIs e SDKs](https://aws.amazon.com/developer/tools/) que permitem que os recursos sejam modificados com o mínimo de esforço. Use esses recursos para fazer alterações frequentes nas implementações da workload. Além disso, use as orientações sobre dimensionamento correto das ferramentas da AWS para operar com eficiência o recursos de nuvem e atender às suas necessidades empresariais.
**Etapas de implementação**
+ **Escolha o tipo de instância:** escolha o tipo de instância certo para melhor atender às suas necessidades. Para saber como escolher instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud e usar mecanismos, como a seleção de instâncias com base em atributos, consulte:
+ [Como faço para escolher o tipo de instância do Amazon EC2 apropriado para minha workload?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Seleção de tipo de instância baseada em atributos para Amazon EC2 Fleet.](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Criar um grupo do Auto Scaling usando seleção de tipo de instância baseada em atributos.](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ **Escala:** use pequenos incrementos para workloads variáveis.
+ **Use várias opções de compra de computação:** equilibre a flexibilidade, a escalabilidade e a redução de custos da instância com várias opções de compra de computação.
+ As [instâncias sob demanda do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-on-demand-instances.html) são mais adequadas para workloads novas, dinâmicas e com estado que não podem ser flexíveis em termos de tipo de instância, localização ou horário.
+ As [instâncias spot do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) são uma ótima maneira de complementar as outras opções para aplicações que são flexíveis e tolerantes a falhas.
+ Aproveite os [Savings Plans para computação](https://aws.amazon.com/savingsplans/compute-pricing/) para workloads de estado estável que permitem flexibilidade se suas necessidades (como AZ, região, famílias de instâncias ou tipos de instância) mudarem.
+ **Use a diversidade de instâncias e zonas de disponibilidade:** maximize a disponibilidade das aplicações e aproveite o excesso de capacidade diversificando suas instâncias e zonas de disponibilidade.
+ **Dimensione as instâncias corretamente:** use as recomendações de dimensionamento correto das ferramentas da AWS para fazer ajustes na workload. Para obter mais informações, consulte [Como otimizar seu custo com as recomendações de redimensionamento](https://docs.aws.amazon.com/latest/userguide/ce-rightsizing.html) correto e [Dimensionamento correto: provisionamento de instâncias para corresponder às workloads](https://docs.aws.amazon.com/latest/cost-optimization-right-sizing/cost-optimization-right-sizing.html).
+ Use as recomendações de dimensionamento correto no AWS Cost Explorer ou no [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para identificar oportunidades de dimensionamento correto.
+ **Negocie acordos de serviço (SLAs):** que permitam uma redução temporária na capacidade enquanto a automação implanta recursos de substituição.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Otimizar a sua infraestrutura da AWS para sustentabilidade, Parte I: Computação](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)
+ [Seleção de tipo de instância baseada em atributos para Auto Scaling para Amazon EC2 Fleet](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)
+ [Documentação do AWS Compute Optimizer](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/index.html)
+ [Operação do Lambda: otimização da performance](https://aws.amazon.com/blogs/compute/operating-lambda-performance-optimization-part-2/)
+ [Documentação do Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/index.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2023: Novidades no Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023: Economias inteligentes: estratégias de otimização de custos no Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2022: Otimizar o Amazon Elastic Kubernetes Service para performance e custo na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5B4-s_ivn1o)
+ [AWS re:Invent 2023: Computação sustentável: reduzir custos e emissões de carbono com a AWS](https://www.youtube.com/watch?v=0Bl1SDU2HxI)
# SUS05-BP02 Usar tipos de instância com o mínimo de impacto
Monitore continuamente e use novos tipos de instância para aproveitar as melhorias de eficiência de energia.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Você usa apenas uma família de instâncias.
+ Você usa apenas instâncias x86.
+ Você especifica um tipo de instância em sua configuração do Amazon EC2 Auto Scaling.
+ Você usa instâncias da AWS de um modo para o qual elas não foram projetadas (por exemplo, você usa instâncias otimizadas para computação em uma workload com uso intenso de memória).
+ Você não avalia os novos tipos de instância regularmente.
+ Você não verifica as recomendações de ferramentas de dimensionamento correto da AWS, como o [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/).
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** ao usar instâncias com eficiência de energia e dimensionadas corretamente, é possível reduzir ainda mais o impacto ambiental e o custo da workload.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
Usar instâncias eficientes na workload de nuvem é essencial para reduzir o uso de recursos e os custos. Monitore continuamente o lançamento de novos tipos de instância e aproveite as melhorias de eficiência de energia, incluindo os tipos de instância projetados para comportar workloads específicas, como treinamento e inferência de machine learning e transcodificação de vídeo.
## Etapas de implementação
+ **Conheça e explore tipos de instâncias:** encontre tipos de instâncias que podem reduzir o impacto ambiental da sua workload.
+ Assine as [Novidades da AWS](https://aws.amazon.com/new/) para se manter em dia com as tecnologias e instâncias mais recentes da AWS.
+ Conheça os diversos tipos de instâncias da AWS.
+ Saiba mais sobre instâncias baseadas no AWS Graviton que oferecem a melhor performance por watt de uso de energia no Amazon EC2 assistindo ao [re:Invent 2020: Mergulho profundo nas instâncias do Amazon EC2 baseadas no processador AWS Graviton2](https://www.youtube.com/watch?v=NLysl0QvqXU) e [Mergulho profundo no AWS Graviton 3 e instâncias C7g do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents).
+ **Use tipos de instâncias com o mínimo de impacto:** planeje e migre sua workload para tipos de instância com impacto mínimo.
+ Defina um processo para avaliar novos recursos ou instâncias para a workload. Aproveite a agilidade da nuvem para testar rapidamente como novos tipos de instância podem melhorar a sustentabilidade ambiental de sua workload. Use métricas de proxy para mensurar quantos recursos são necessários para concluir uma unidade de trabalho.
+ Se possível, modifique sua workload para trabalhar com diferentes números de vCPUs e diferentes quantidades de memória para maximizar sua escolha de tipo de instância.
+ Pense em migrar a workload para instâncias baseadas em Graviton e melhorar a eficiência da performance da workload. Para obter mais informações sobre como mover workloads para o AWS Graviton, consulte [Início rápido do AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/fast-start/) e [Considerações ao fazer a transição de workloads para instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud baseadas no AWS Graviton](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md).
+ Considere selecionar a opção AWS Graviton em seu uso de [serviços gerenciados da AWS](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/managed_services.md).
+ Migre sua workload para regiões que ofereçam instâncias com o menor impacto na sustentabilidade e atendam aos seus requisitos de negócios.
+ Para workloads de machine learning, utilize hardware específico para sua workload, como [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/) e [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/). AWS Instâncias do Inferentia, como instâncias Inf2, oferecem performance até 50% melhor por watt em relação a instâncias comparáveis do Amazon EC2.
+ Use o [Amazon SageMaker AI Inference Recommender](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-recommender.html) para dimensionar corretamente o endpoint de inferência de ML.
+ Para workloads com picos (workloads com requisitos irregulares para capacidade adicional), use [instâncias de performance expansível](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances.html).
+ Para workloads sem estado e tolerantes a falhas, use [instâncias spot do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) para aumentar a utilização geral da nuvem e reduzir o impacto na sustentabilidade de recursos não utilizados.
+ **Opere e otimize:** opere e otimize a instância da sua workload.
+ Para workloads efêmeras, avalie as [métricas da instância do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html#ec2-cloudwatch-metrics), como `CPUUtilization`, para identificar se a instância está ociosa ou subutilizada.
+ Para workloads estáveis, verifique as ferramentas de dimensionamento correto da AWS, como [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/), em intervalos regulares para identificar oportunidades de otimizar e dimensionar corretamente as instâncias. Para obter mais exemplos e recomendações, consulte os seguintes laboratórios:
+ [Laboratório do Well-Architected: Recomendações de dimensionamento correto](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/40-rightsizing-recommendations-100)
+ [Laboratório do Well-Architected: Dimensionamento correto com o Compute Optimizer](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/50-rightsizing-recommendations-200)
+ [Laboratório do Well-Architected: Otimizar padrões de hardware e observar KPIs de sustentabilidade](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/4-hardware-and-services/optimize-hardware-patterns-observe-sustainability-kpis)
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Otimizar a sua infraestrutura da AWS para sustentabilidade, Parte I: Computação](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)
+ [AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/)
+ [DL1 do Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/)
+ [Frotas de reserva de capacidade do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/cr-fleets.html)
+ [Frota spot do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/spot-fleet.html)
+ [Funções: configuração da função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Seleção de tipo de instância baseada em atributos para Amazon EC2 Fleet](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Criar aplicações sustentáveis, eficientes e com custo otimizado na AWS](https://aws.amazon.com/blogs/compute/building-sustainable-efficient-and-cost-optimized-applications-on-aws/)
+ [Como o Painel de Sustentabilidade da Contino ajuda os clientes a otimizar sua pegada 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: a melhor performance de preços para suas workloads da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023: Novos recursos de IA generativa do Amazon Elastic Compute Cloud no Console de gerenciamento da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023: Novidades do Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023: Economias inteligentes: estratégias de otimização de custos no Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021: Mergulho profundo no AWS Graviton 3 e instâncias C7g do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022: Criar um ambiente de computação eficiente em termos de custo, energia e recursos](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
**Exemplos relacionados:**
+ [Solução: orientações sobre como otimizar workloads de aprendizado profundo para sustentabilidade na AWS](https://aws.amazon.com/solutions/guidance/optimizing-deep-learning-workloads-for-sustainability-on-aws/)
# SUS05-BP03 Usar serviços gerenciados
Use serviços gerenciados para operar com maior eficiência na nuvem.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Você usa instâncias do Amazon EC2 com baixa utilização para executar suas aplicações.
+ Sua equipe interna gerencia apenas a workload e não tem tempo para se concentrar em inovação ou simplificações.
+ Você implanta e mantém tecnologias para tarefas que podem ser executadas com maior eficiência em serviços gerenciados.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:**
+ Com o uso de serviços gerenciados, a responsabilidade é transferida para a AWS, que tem insights referentes a milhões de clientes que podem ajudar a promover inovações inéditas e melhorar a eficiência.
+ O serviço gerenciado distribui o impacto ambiental do serviço entre vários usuários em virtude dos ambientes de gerenciamento de vários locatários.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
Como os serviços gerenciados, a responsabilidade por manter a alta utilização e otimizar a sustentabilidade do hardware implantado é transferida para a AWS. Os serviços gerenciados também eliminam as despesas operacionais e administrativas da manutenção de um serviço, o que permite que sua equipe tenha mais tempo para se concentrar na inovação.
Avalie sua workload para identificar componentes que podem ser substituídos por serviços gerenciados da AWS. Por exemplo, o [Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/), o [Amazon Redshift](https://aws.amazon.com/redshift/) e o [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/elasticache/) fornecem um serviço de banco de dados gerenciado. O [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/), o [Amazon EMR](https://aws.amazon.com/emr/) e o [Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/opensearch-service/) oferecem um serviço de análise gerenciado.
**Etapas de implementação**
1. **Faça o inventário da workload:** faça um inventário de serviços e componentes para sua workload.
1. **Identifique candidatos:** avalie e identifique componentes que podem ser substituídos por serviços gerenciados. Veja aqui alguns exemplos de quando considerar usar um serviço gerenciado:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/wellarchitected/latest/framework/sus_sus_hardware_a4.html)
1. **Crie um plano de migração:** identifique dependências e crie um plano de migração. Atualize runbooks e playbook de forma apropriada.
+ O [AWS Application Discovery Service](https://aws.amazon.com/application-discovery/) coleta e apresenta automaticamente informações detalhadas sobre dependências e utilização de aplicações que ajudam a tomar decisões mais fundamentadas durante o planejamento da migração.
1. **Faça testes:** teste o serviço antes de migrar para o serviço gerenciado.
1. **Substitua os serviços auto-hospedados:** use seu plano de migração para substituir os serviços auto-hospedados por serviços gerenciados.
1. **Monitore e ajuste:** monitore continuamente o serviço após a conclusão da migração para fazer ajustes conforme necessário e otimizar o serviço.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Produtos da Nuvem AWS](https://aws.amazon.com/products/)
+ [Calculadora de custo total de propriedade (TCO) da 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: Operações na nuvem em grande escala com o AWS Managed Services](https://www.youtube.com/watch?v=OCK8GCImWZw)
+ [AWS re:Invent 2023: Práticas recomendadas para operar na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=XBKq2JXWsS4)
# SUS05-BP04 Otimizar o uso de aceleradores de computação baseados em hardware
Otimize o uso de instâncias com computação acelerada para reduzir as demandas de infraestrutura física de sua workload.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Você não está monitorando o uso da GPU.
+ Você está usando uma instância de finalidade geral para workload, enquanto uma instância criada especificamente pode oferecer maior performance, menor custo e melhor performance por watt.
+ Você está usando aceleradores de computação baseados em hardware para tarefas em que são mais eficientes usando alternativas baseadas em CPU.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** ao otimizar o uso de aceleradores baseados em hardware, é possível reduzir as demandas de infraestrutura física da workload.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
Se você precisar de alta capacidade de processamento, poderá se beneficiar do uso de instâncias com computação acelerada, que fornecem acesso a aceleradores de computação baseados em hardware, como unidades de processamento gráfico (GPUs) e matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs). Esses aceleradores de hardware executam certas funções, como processamento gráfico ou correspondência de padrões de dados, com mais eficiência do que alternativas baseadas em CPU. Muitas workloads aceleradas, como renderização, transcodificação e machine learning, são altamente variáveis em termos de uso de recursos. Execute esse hardware apenas pelo tempo necessário e desative-o com automação quando não precisar mais dele para minimizar o consumo de recursos.
## Etapas de implementação
+ **Explore aceleradores de computação:** identifique quais [instâncias com computação aceleradas](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html) podem atender às suas necessidades.
+ **Use hardware específico:** para workloads de machine learning, utilize hardware específico para a workload, como [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/) e [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/). As instâncias do AWS Inferentia, como instâncias Inf2, oferecem desempenho até [50% melhor por watt em relação a instâncias comparáveis do Amazon EC2](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/).
+ **Monitore métricas de uso:** colete métricas de uso para as instâncias com computação acelerada. Por exemplo, você pode usar o agente do CloudWatch para coletar métricas como `utilization_gpu` e `utilization_memory` e para suas GPUs, conforme mostrado em [Coletar métricas de GPU NVIDIA com o Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Agent-NVIDIA-GPU.html).
+ **Faça o dimensionamento correto:** otimize o código, a operação de rede e as configurações dos aceleradores de hardware para garantir que o hardware subjacente seja totalmente utilizado.
+ [Otimizar as configurações da GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/optimize_gpu.html)
+ [Monitoramento e otimização da GPU na AMI de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-gpu.html)
+ [Otimizar a E/S para ajuste de performance da GPU de treinamento de aprendizado profundo no Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-i-o-for-gpu-performance-tuning-of-deep-learning-training-in-amazon-sagemaker/)
+ **Mantenha a atualização:** use as mais recentes bibliotecas de alto desempenho e drivers de GPU.
+ **Libere instâncias não utilizadas:** use automação para liberar instâncias de GPU quando não estiverem em uso.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação acelerada](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing)
+ [ Vamos arquitetar\$1 Como arquitetar com chips e aceleradores personalizados ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-custom-chips-and-accelerators/)
+ [ Como faço para escolher o tipo de instância do Amazon EC2 apropriado para minha workload? ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Instâncias VT1 do Amazon EC](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ [Escolher o melhor acelerador de IA e compilação de modelos para inferência de visão computacional com o 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/)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2021: Como selecionar instâncias de GPU do Amazon EC2 para aprendizado profundo ](https://www.youtube.com/watch?v=4bVrIbgGWEA)
+ [AWS Online Tech Talks: Implantar inferência de aprendizado profundo eficiente em termos de custos](https://www.youtube.com/watch?v=WiCougIDRsw)
+ [AWS re:Invent 2023: IA de última geração com a AWS e a NVIDIA](https://www.youtube.com/watch?v=ud4-z_sb_ps)
+ [AWS re:Invent 2022 [NOVO LANÇAMENTO\$1]: Introdução as instâncias Inf2 do Amazon EC2 baseadas no AWS Inferentia2](https://www.youtube.com/watch?v=jpqiG02Y2H4)
+ [AWS re:Invent 2022: Acelere o aprendizado profundo e inove com mais rapidez com o AWS Trainium](https://www.youtube.com/watch?v=YRqvfNwqUIA)
+ [AWS re:Invent 2022: Aprendizado profundo na AWS com a NVIDIA: do treinamento à implantação](https://www.youtube.com/watch?v=l8AFfaCkp0E)