Η παρουσία G4DN.xlarge συχνά επισημαίνεται για την ισορροπία κόστους-απόδοσης, ιδιαίτερα για τους φόρτους εργασίας του AI, όπως η εκτέλεση μοντέλων DeepSeeek-R1. Ακολουθεί μια λεπτομερής σύγκριση της απόδοσής του με άλλους τύπους στιγμιότυπων:
ισορροπία κόστους-απόδοσης
- Το G4DN.Xlarge προσφέρει μια καλή ισορροπία μεταξύ κόστους και απόδοσης, καθιστώντας το κατάλληλο για βασικούς φόρτους εργασίας GPU. Διατιμάται σε περίπου 0,58 δολάρια ανά ώρα, η οποία είναι σχετικά προσιτή για πολλούς χρήστες [1] [3].- Αντίθετα, πιο ισχυρές περιπτώσεις όπως το g6e.xlarge ή το p5e.48xlarge παρέχουν υψηλότερες επιδόσεις αλλά με σημαντικά υψηλότερο κόστος. Για παράδειγμα, η εκτέλεση ενός αποσταγμένου μοντέλου 14B σε μια παρουσία G6E.xlarge θα κοστίσει περίπου 880 δολάρια το μήνα, ενώ ένα πλήρες μοντέλο DeepSeeek-R1 σε ένα παράδειγμα P5E.48xlarge θα μπορούσε να κοστίσει περίπου 30.000 δολάρια το μήνα [7].
Ad
δυνατότητες απόδοσης
-Το G4DN.XLARGE χρησιμοποιεί NVIDIA T4 GPU, τα οποία είναι μέση βαθμίδα και μπορεί να γίνει συμφόρηση για εφαρμογές υψηλής απόδοσης ή αναπτύξεις μεγάλης κλίμακας [6]. Ωστόσο, για περιβάλλοντα μικρότερης κλίμακας ή ανάπτυξης, παρέχει επαρκή απόδοση.- Για υψηλότερες επιδόσεις και αποδοτικότητα, συνιστώνται περιπτώσεις όπως το Inf2.xlarge ή το Inf2.8Xlarge, οι οποίες χρησιμοποιούν μάρκες AWS enferentia. Αυτές οι περιπτώσεις προσφέρουν καλύτερη επεκτασιμότητα και χαμηλότερη καθυστέρηση, αλλά είναι ακριβότερες [6].
Απαιτήσεις μνήμης και πόρων
- Τα μοντέλα Deepseek-R1 μπορούν να απαιτήσουν ένα ευρύ φάσμα μνήμης, από 1,1 GB έως 404 GB ανάλογα με τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης [9]. Η παρουσία G4DN.xlarge είναι κατάλληλη για μικρότερα μοντέλα ή λιγότερα καθήκοντα έντασης μνήμης, ενώ απαιτούνται μεγαλύτερες περιπτώσεις όπως το P4D.24Xlarge για πιο απαιτητικές εφαρμογές.Επιμελητικότητα και ευελιξία
- Το AWS επιτρέπει την εύκολη επεκτασιμότητα των περιπτώσεων με βάση τη ζήτηση. Εάν το Deepseek-R1 απαιτεί περισσότερους πόρους, οι χρήστες μπορούν να αναβαθμίσουν σε μεγαλύτερες περιπτώσεις ή να προσθέσουν περισσότερες περιπτώσεις σε ένα σύμπλεγμα [3]. Αυτή η ευελιξία είναι ζωτικής σημασίας για έργα που πρέπει να επεξεργαστούν μεγάλους όγκους δεδομένων ή να χειρίζονται μεταβλητά φόρτο εργασίας.Συνοπτικά, το παράδειγμα G4DN.Xlarge είναι μια οικονομικά αποδοτική επιλογή για την εκτέλεση μοντέλων DeepSeek-R1, ειδικά για εφαρμογές μικρότερης κλίμακας ή περιβάλλοντα ανάπτυξης. Ωστόσο, για μεγαλύτερα μοντέλα ή περιβάλλοντα παραγωγής που απαιτούν υψηλή απόδοση και χαμηλή λανθάνουσα κατάσταση, πιο ισχυρές περιπτώσεις όπως αυτές της σειράς INF2 ή P5E προτιμούν παρά το υψηλότερο κόστος τους.
Αναφορές:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensy_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-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-deploying-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-deepseek-r1-with-nvidia-frivers-and-typingmind-utegration/
