G4DN.XLARGEインスタンスは、特にDeepSeek-R1モデルの実行などのAIワークロードで、コストパフォーマンスバランスについて強調されていることがよくあります。パフォーマンスと他のインスタンスタイプとの詳細な比較は次のとおりです。
###コストパフォーマンス残高
-G4DN.XLARGEは、コストとパフォーマンスのバランスが良いため、基本的なGPUワークロードに適しています。価格は1時間あたり約0.58ドルで、多くのユーザーにとって比較的手頃な価格です[1] [3]。
- 対照的に、G6E.XLARGEやP5E.48XLARGEなどのより強力なインスタンスは、より高いパフォーマンスを提供しますが、かなり高いコストで提供されます。たとえば、G6E.XLARGEインスタンスで14Bの蒸留モデルを実行すると、月額約880ドルの費用がかかりますが、P5E.48XLARGEインスタンスの完全なDeepSeek-R1モデルは1か月あたり約30,000ドルの費用がかかります[7]。
###パフォーマンス機能
-G4DN.XLARGEは、NVIDIA T4 GPUを使用します。これは中層であり、ハイスループットアプリケーションまたは大規模な展開のボトルネックになる可能性があります[6]。ただし、小規模または開発環境の場合、十分なパフォーマンスを提供します。
- より高いパフォーマンスと効率性には、AWS推定チップを使用するInf2.xlargeやInf2.8xlargeなどのインスタンスが推奨されます。これらのインスタンスは、スケーラビリティとレイテンシーが低くなりますが、より高価です[6]。
###メモリとリソースの要件
-DeepSeek-R1モデルは、特定のユースケースに応じて、1.1 GBから404 GBまでの広範なメモリを必要とする場合があります[9]。 G4DN.XLARGEインスタンスは、小規模なモデル以下のメモリ集約型タスクに適していますが、P4D.24XLARGEなどの大規模なインスタンスが必要です。
###スケーラビリティと柔軟性
-AWSを使用すると、需要に基づいてインスタンスを簡単にスケーラビリティできます。 DeepSeek-R1がより多くのリソースを必要とする場合、ユーザーはより大きなインスタンスにアップグレードしたり、クラスターにインスタンスを追加したりすることができます[3]。この柔軟性は、大量のデータを処理したり、可変ワークロードを処理する必要があるプロジェクトにとって重要です。
要約すると、G4DN.XLARGEインスタンスは、特に小規模なアプリケーションまたは開発環境でDeepSeek-R1モデルを実行するための費用対効果の高い選択肢です。ただし、高いスループットと低レイテンシを必要とするより大きなモデルまたは生産環境の場合、INF2またはP5Eシリーズのようなより強力なインスタンスがコストが高いにもかかわらず望ましいです。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpiense_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-an-an-an-an-c2-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-beforedeploying-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws？
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-deepseek--with-nvidia-drivers and-typingmind-integration/