Die g4dn.xlarge-Instanz wird häufig für das Kostendurchführungsbilanz hervorgehoben, insbesondere für KI-Workloads wie das Ausführen von Deepseek-R1-Modellen. Hier ist ein detaillierter Vergleich seiner Leistung mit anderen Instanztypen:
COST-Performance-Guthaben
- G4DN.xlarge bietet ein gutes Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung und ist so für grundlegende GPU -Workloads geeignet. Es kostet ungefähr 0,58 USD pro Stunde, was für viele Benutzer relativ erschwinglich ist [1] [3].- Im Gegensatz dazu bieten leistungsfähigere Instanzen wie G6E.xlarge oder p5e.48xlarge eine höhere Leistung, jedoch zu erheblich höheren Kosten. Beispielsweise würde das Ausführen eines 14B-destillierten Modells auf einer g6e.xlarge-Instanz etwa 880 US-Dollar pro Monat kosten, während ein volles Deepseek-R1-Modell für eine P5E.48xLarge-Instanz etwa 30.000 USD pro Monat kosten könnte [7].
Leistungsfähigkeiten
-G4dn.xlarge verwendet Nvidia T4 GPUs, die mittelgroß sind und möglicherweise ein Engpass für Hochdurchsatzanwendungen oder großräumige Bereitstellungen werden [6]. Für kleinere oder Entwicklungsumgebungen bietet es jedoch eine ausreichende Leistung.- Für höhere Leistung und Effizienz werden Fälle wie Inf2.xlarge oder INF2.8Xlarge, die AWS -Inferentia -Chips verwenden, empfohlen. Diese Instanzen bieten eine bessere Skalierbarkeit und eine geringere Latenz, sind jedoch teurer [6].
Speicher- und Ressourcenanforderungen
- Deepseek-R1-Modelle können je nach spezifischem Anwendungsfall von 1,1 GB bis 404 GB eine breite Speicherpalette erfordern [9]. Die g4dn.xlarge-Instanz ist für kleinere Modelle oder weniger speicherintensive Aufgaben geeignet, während größere Instanzen wie P4D.24xLarge für anspruchsvollere Anwendungen erforderlich sind.Skalierbarkeit und Flexibilität
- AWS ermöglicht eine einfache Skalierbarkeit von Instanzen auf der Grundlage der Nachfrage. Wenn Deepseek-R1 mehr Ressourcen erfordert, können Benutzer auf größere Instanzen ein Upgrade in einem Cluster einlegen [3]. Diese Flexibilität ist für Projekte von entscheidender Bedeutung, die große Datenvolumina verarbeiten oder variable Workloads verarbeiten müssen.Zusammenfassend ist die g4dn.xlarge-Instanz eine kostengünstige Wahl für die Ausführung von Deepseek-R1-Modellen, insbesondere für Anwendungen im Bereich kleiner Maßstäbe oder Entwicklungsumgebungen. Für größere Modelle oder Produktionsumgebungen, die einen hohen Durchsatz und eine geringe Latenz erfordern, sind leistungsfähigere Instanzen wie die in der INF2- oder P5E -Serie trotz ihrer höheren Kosten vorzuziehen.
Zitate:
[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-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-in-installing-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-teepseek-on-aws-ec2-using-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-beforedeploying-yepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-leepseek-r1-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/seting-up-ec2-for-peepseek-r1-with-nvidia-drivers-typingmind-integration/