要在AWS SageMaker上使用GPU，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建SageMaker实例：在AWS管理控制台中，导航到SageMaker服务，然后单击“创建实例”。选择适当的实例类型，例如“ml.p2.xlarge”或“ml.p3.2xlarge”，这些实例都支持GPU加速。

2. 创建和连接到Notebook实例：在SageMaker控制台中，单击“创建Notebook实例”。选择一个适当的实例类型，并将“算力”设置为“GPU”。然后，单击“创建Notebook实例”。

3. 打开Jupyter Notebook：在SageMaker控制台中，找到创建的Notebook实例，并单击“打开JupyterLab”。这将在浏览器中打开JupyterLab界面。

4. 创建一个新的Notebook：在JupyterLab中，单击“新建”按钮，然后选择一个适当的内核，例如“Python 3”。

5. 导入必要的库和模块：在新的Notebook中，导入所需的库和模块，例如tensorflow或pytorch，以便在GPU上运行代码。

6. 配置GPU加速：在代码中，使用适当的库函数来配置GPU加速。例如，对于tensorflow，您可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')

对于pytorch，您可以使用以下代码：

import torch
torch.cuda.is_available()

7. 运行GPU代码：编写和运行适用于GPU的代码。确保将计算放在GPU上，以获得加速的计算。例如，在tensorflow中，您可以使用以下代码将张量移动到GPU上：

with tf.device('/GPU:0'):
    # 在此处放置代码

在pytorch中，您可以使用以下代码将张量移动到GPU上：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
tensor = tensor.to(device)

请注意，以上代码示例仅用于说明目的，并非完整的可运行代码。您需要根据您的具体需求和环境进行适当的修改和调整。

这是一个基本的解决方法，您可以根据您的具体任务和需求进行更多的配置和调整。