Instance G4DN.XLARGE je často zvýrazněna pro jeho rovnováhu mezi nákladovou výkonem, zejména pro pracovní zátěž AI, jako je spuštění modelů DeepSeek-R1. Zde je podrobné srovnání jeho výkonu s jinými typy instancí:
Zůstatek nákladů
- G4DN.XLARGE nabízí dobrou rovnováhu mezi náklady a výkonem, díky čemuž je vhodná pro základní pracovní zátěž GPU. Je cena přibližně 0,58 $ za hodinu, což je pro mnoho uživatelů relativně cenově dostupné [1] [3].- Naproti tomu silnější instance, jako je G6E.XLARGE nebo P5E.48XLARGE, poskytují vyšší výkon, ale za výrazně vyšší náklady. Například spuštění 14B destilovaného modelu na instanci G6E.xlarge by stálo asi 880 $ měsíčně, zatímco plný model DeepSeek-R1 na instanci P5E.48xlarge by mohl stát kolem 30 000 $ měsíčně [7].
Schopnosti výkonu
-G4DN.XLARGE používá GPU NVIDIA T4, které jsou střední úrovně a mohou se stát překážkou pro vysoce výkonné aplikace nebo rozsáhlé nasazení [6]. Pro menší nebo vývojové prostředí však poskytuje dostatečný výkon.- Pro vyšší výkon a efektivitu se doporučují instance, jako je inf2.xlarge nebo inf2.8xlarge, které používají čipy AWS Invorentia. Tyto případy nabízejí lepší škálovatelnost a nižší latenci, ale jsou dražší [6].
Požadavky na paměť a zdroje
- Modely DeepSeek-R1 mohou vyžadovat širokou škálu paměti, od 1,1 GB do 404 GB v závislosti na konkrétním případě použití [9]. Instance G4DN.XLARGE je vhodná pro menší modely nebo méně náročné na paměť, zatímco pro náročnější aplikace jsou zapotřebí větší instance, jako je P4D.24xlarge.Škálovatelnost a flexibilita
- AWS umožňuje snadnou škálovatelnost instancí na základě poptávky. Pokud DeepSeek-R1 vyžaduje více zdrojů, mohou uživatelé upgradovat na větší instance nebo přidat další instance do klastru [3]. Tato flexibilita je zásadní pro projekty, které potřebují zpracovat velké objemy dat nebo zpracovat variabilní pracovní zátěž.Stručně řečeno, instance G4DN.xlarge je nákladově efektivní volbou pro spuštění modelů DeepSeek-R1, zejména pro aplikace menšího měřítka nebo vývojové prostředí. U větších modelů nebo výrobních prostředí vyžadujících vysokou propustnost a nízkou latenci jsou však výhodnější silnější instance, jako jsou ty v řadě INF2 nebo P5E, navzdory jejich vyšších nákladům.
Citace:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/Benchmarking_inexPensive_Aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7AM5LNGEX/Benefits-of-nstalling-deepseek-on-aws-ec2-instance?lang=en
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-deepseek-on-aws-ec2-using-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-before-deploy-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-deeepseek-r1-with-nvidia-diver-and-typingmind-integration/