g4dn.xlarge 인스턴스는 종종 비용 성능 균형, 특히 DeepSeek-R1 모델을 실행하는 것과 같은 AI 워크로드의 경우 종종 강조 표시됩니다. 다음은 다른 인스턴스 유형과의 성능을 자세히 비교 한 것입니다.
비용 성능 잔액
-G4DN.XLARGE는 비용과 성능 사이의 균형을 잘 제공하여 기본 GPU 워크로드에 적합합니다. 가격은 시간당 약 $ 0.58이며 많은 사용자에게 상대적으로 저렴합니다 [1] [3].대조적으로 G6E.XLARGE 또는 P5E.48XLARGE와 같은 더 강력한 사례는 성능이 높지만 상당히 높은 비용을 제공합니다. 예를 들어, G6E.XLARGE 인스턴스에서 14B 증류 모델을 실행하는 데 한 달에 약 $ 880의 비용이 들며 P5E.48xlarge 인스턴스의 전체 DeepSeek-R1 모델은 한 달에 약 30,000 달러가 소요될 수 있습니다 [7].
성능 기능
-G4DN.XLARGE는 NVIDIA T4 GPU를 사용합니다. NVIDIA T4 GPU는 중간 계층이며 고 처리량 애플리케이션 또는 대규모 배포를위한 병목 현상이 될 수 있습니다 [6]. 그러나 소규모 또는 개발 환경의 경우 충분한 성능을 제공합니다.- 성능이 높고 효율성을 높이려면 AWS 추론 칩을 사용하는 Inf2.xlarge 또는 inf2.8xlarge와 같은 인스턴스가 권장됩니다. 이 인스턴스는 더 나은 확장 성과 지연 시간을 제공하지만 더 비싸다 [6].
메모리 및 리소스 요구 사항
-DeepSeek-R1 모델은 특정 사용 사례에 따라 1.1GB에서 404GB까지 광범위한 메모리를 요구할 수 있습니다 [9]. g4dn.xlarge 인스턴스는 더 작은 모델 이하의 메모리 집약적 작업에 적합한 반면, P4D.24xlarge와 같은 더 큰 인스턴스는보다 까다로운 응용 프로그램에 필요합니다.확장 성과 유연성
-AWS를 사용하면 수요에 따라 인스턴스를 쉽게 확장 할 수 있습니다. DeepSeek-R1에 더 많은 리소스가 필요한 경우 사용자는 더 큰 인스턴스로 업그레이드하거나 클러스터에 인스턴스를 더 추가 할 수 있습니다 [3]. 이 유연성은 대량의 데이터를 처리하거나 가변 워크로드를 처리 해야하는 프로젝트에 중요합니다.요약하면 G4DN.XLARGE 인스턴스는 특히 소규모 응용 프로그램 또는 개발 환경에서 DeepSeek-R1 모델을 실행하기위한 비용 효율적인 선택입니다. 그러나 높은 처리량과 낮은 대기 시간이 필요한 대규모 모델 또는 생산 환경의 경우, 더 높은 비용에도 불구하고 Inf2 또는 P5E 시리즈의 인스턴스와 같은 더 강력한 인스턴스가 바람직합니다.
인용 :
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpencive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-ranks-against-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-o-oaws-ec2-using-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-before-deepepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-oaws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-ec2-for-deepseek-r1-with-nvidia-drivers-and-typingmind-integration/