G4DN.xlarge-forekomsten fremhæves ofte for sin omkostnings-ydeevne-saldo, især for AI-arbejdsbelastninger som at køre dybseek-R1-modeller. Her er en detaljeret sammenligning af dens ydeevne med andre forekomsttyper:
Cost-Performance Balance
- G4DN.xlarge tilbyder en god balance mellem omkostninger og ydeevne, hvilket gør det velegnet til grundlæggende GPU -arbejdsbelastninger. Det er prissat til cirka $ 0,58 per time, hvilket er relativt overkommelig for mange brugere [1] [3].- I modsætning hertil giver mere kraftfulde tilfælde som g6e.xlarge eller p5e.48XLarge højere ydelse, men til en markant højere pris. For eksempel ville det at køre en 14B-destilleret model på en G6E.xlarge-forekomst koste omkring $ 880 pr. Måned, mens en fuld dybseek-R1-model på en P5E.48XLarge-forekomst kunne koste omkring $ 30.000 pr. Måned [7].
Performance -kapaciteter
-G4DN.xlarge bruger NVIDIA T4 GPU'er, som er midt i niveauet og kan blive en flaskehals til applikationer med høj kapacitet eller storstilet implementeringer [6]. For mindre skala- eller udviklingsmiljøer giver det imidlertid tilstrækkelig ydelse.- For højere ydeevne og effektivitet anbefales forekomster som Inf2.xlarge eller Inf2.8XLarge, der bruger AWS Inferentia -chips,. Disse tilfælde tilbyder bedre skalerbarhed og lavere latenstid, men er dyrere [6].
Hukommelses- og ressourcekrav
- DeepSeek-R1-modeller kan kræve en lang række hukommelse fra 1,1 GB til 404 GB afhængigt af det specifikke brugssag [9]. G4DN.xlarge-forekomsten er velegnet til mindre modeller eller mindre hukommelsesintensive opgaver, mens større tilfælde som P4D.24XLarge er nødvendige for mere krævende applikationer.skalerbarhed og fleksibilitet
- AWS giver mulighed for let skalerbarhed af tilfælde baseret på efterspørgsel. Hvis DeepSeek-R1 kræver flere ressourcer, kan brugerne opgradere til større tilfælde eller tilføje flere tilfælde i en klynge [3]. Denne fleksibilitet er afgørende for projekter, der har brug for at behandle store mængder data eller håndtere variable arbejdsbelastninger.Sammenfattende er G4DN.xlarge-forekomsten et omkostningseffektivt valg til at køre DeepSeek-R1-modeller, især til mindre applikationer eller udviklingsmiljøer. For større modeller eller produktionsmiljøer, der kræver høj gennemstrømning og lav latenstid, foretrækkes imidlertid mere kraftfulde tilfælde som dem i Inf2- eller P5E -serien på trods af deres højere omkostninger.
Citater:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
)
)
)
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-fore-deploying-deepseek
)
[8] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1
)