L'istanza G4DN.XLARGE è spesso evidenziata per il suo saldo per le prestazioni dei costi, in particolare per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale come la gestione di modelli DeepSeek-R1. Ecco un confronto dettagliato delle sue prestazioni con altri tipi di istanza:
Bilancio costi-prestazioni
- G4DN.XLARGE offre un buon equilibrio tra costo e prestazioni, rendendolo adatto ai carichi di lavoro GPU di base. Ha un prezzo di circa $ 0,58 all'ora, che è relativamente conveniente per molti utenti [1] [3].- Al contrario, casi più potenti come G6E.xLarge o P5E.48xLarge offrono prestazioni più elevate ma a un costo significativamente più elevato. Ad esempio, l'esecuzione di un modello distillato da 14b su un'istanza G6E.XLARGE costerebbe circa $ 880 al mese, mentre un modello completo di discesa-R1 su un'istanza P5E.48xlarge potrebbe costare circa $ 30.000 al mese [7].
Funzionalità di performance ###
-G4DN.XLARGE utilizza GPU NVIDIA T4, che sono di livello intermedio e possono diventare un collo di bottiglia per applicazioni ad alto rendimento o distribuzioni su larga scala [6]. Tuttavia, per ambienti su scala più piccola o di sviluppo, fornisce prestazioni sufficienti.
- Per prestazioni più elevate ed efficienza, sono raccomandate istanze come INF2.XLARGE o INF2.8XLARGE, che utilizzano chip AWS Inferentia. Queste istanze offrono una migliore scalabilità e una minore latenza ma sono più costose [6].
Requisiti di memoria e risorse
- I modelli DeepSeek-R1 possono richiedere una vasta gamma di memoria, da 1,1 GB a 404 GB a seconda del caso d'uso specifico [9]. L'istanza G4DN.XLARGE è adatta a modelli più piccoli o per attività meno ad alta intensità di memoria, mentre sono necessarie istanze più grandi come P4D.24xLarge per applicazioni più impegnative.scalabilità e flessibilità
- AWS consente una facile scalabilità delle istanze in base alla domanda. Se DeepSeek-R1 richiede più risorse, gli utenti possono passare a istanze più grandi o aggiungere più istanze in un cluster [3]. Questa flessibilità è cruciale per i progetti che devono elaborare grandi volumi di dati o gestire carichi di lavoro variabili.In sintesi, l'istanza G4DN.XLARGE è una scelta economica per la gestione di modelli DeepSeek-R1, in particolare per applicazioni o ambienti di sviluppo su scala minore. Tuttavia, per modelli più grandi o ambienti di produzione che richiedono un elevato throughput e una bassa latenza, sono preferibili casi più potenti come quelli della serie INF2 o P5E nonostante i loro costi più elevati.
Citazioni:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-larks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-aws-aws-instance?lang=en
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-deepseek-on-aws-aws-aws-aws-aws-aws-ausing-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-before-deploying-deek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-ra-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-deepseek-ri-with-nvidia-drivers-and-typingmind-integration/