SUS05-BP04 优化基于硬件的计算加速器的使用
优化加速型计算实例的使用，以减少工作负载的物理基础架构需求。
常见反模式：
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不监控 GPU 使用情况。
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将通用实例用于工作负载，而专用实例可以提供更高的性能、更低的成本和更高的性能功耗比。
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使用基于硬件的计算加速器来完成任务，而使用基于 CPU 的替代方案能更高效地完成任务。
建立此最佳实践的好处： 通过优化基于硬件的加速器的使用，您能够减少工作负载对物理基础设施的需求。
未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级： 中
实施指导
如果需要高处理能力，可以受益于使用加速型计算实例，这些实例提供对基于硬件的计算加速器的访问，例如图形处理单元（GPU）和现场可编程门阵列（FPGA）。这些硬件加速器能够比基于 CPU 的替代方案更有效地执行某些功能，例如图形处理或数据模式匹配。许多加速工作负载（如渲染、转码和机器学习）在资源使用方面变化很大。仅在需要时运行此硬件，并在不需要时自动停用它们，以最大限度地减少资源消耗。
实施步骤
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确定哪些 加速型计算实例 可以满足您的要求。
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对于机器学习工作负载，请利用特定于工作负载的专用硬件，例如 AWS Trainium
、 AWS Inferentia 和 Amazon EC2 DL1 。Inf2 等 AWS Inferentia 实例相比 同类 Amazon EC2 实例，性能功耗比提升了 50% 。 -
收集加速型计算实例的使用情况指标。例如，您可以使用 CloudWatch 代理，为 GPU 收集各种指标，例如
utilization_gpu和utilization_memory，如 使用 Amazon CloudWatch 收集 NVIDIA GPU 指标中所示。 -
优化硬件加速器的代码、网络运营和设置，确保底层硬件得到充分利用。
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使用最新的高性能库和 GPU 驱动程序。
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使用自动化功能在不使用 GPU 实例时将其释放。
资源
相关文档：
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