Instancja G4dn.xlarge jest często wyróżniana ze względu na saldo kosztów wydajności, szczególnie w przypadku obciążeń AI, takich jak uruchamianie modeli DeepSeek-R1. Oto szczegółowe porównanie jego wydajności z innymi typami instancji:
Równowaga kosztów wydajności
- G4dn.xlarge oferuje dobrą równowagę między kosztami a wydajnością, dzięki czemu nadaje się do podstawowych obciążeń GPU. Wycena go około 0,58 USD za godzinę, co jest stosunkowo przystępne dla wielu użytkowników [1] [3].- Natomiast mocniejsze przypadki, takie jak G6E.XLARGE lub P5E.48XLARGE, zapewniają wyższą wydajność, ale przy znacznie wyższych kosztach. Na przykład uruchomienie modelu destylowanego 14B na instancji G6E.xlarge kosztowałoby około 880 USD miesięcznie, podczas gdy pełny model DeepSeek-R1 na instancji p5e.48xlarge może kosztować około 30 000 USD miesięcznie [7].
Możliwości wydajności
-G4dn.xlarge używa GPU NVIDIA T4, które są średnie i mogą stać się wąskim gardłem dla aplikacji o wysokiej przepustowości lub wdrożenia na dużą skalę [6]. Jednak w przypadku środowisk mniejszych lub programistycznych zapewnia wystarczającą wydajność.- W przypadku wyższej wydajności i wydajności zaleca się instancje takie jak Inf2.xlarge lub Inf2.8xlarge, które używają układów AWS Inceluctive. Instancje te oferują lepszą skalowalność i niższe opóźnienie, ale są droższe [6].
Wymagania dotyczące pamięci i zasobów
- Modele DeepSeek-R1 mogą wymagać szerokiego zakresu pamięci, od 1,1 GB do 404 GB w zależności od konkretnego przypadku użycia [9]. Instancja G4dn.xlarge jest odpowiednia do mniejszych modeli lub mniej zadań związanych z pamięcią, podczas gdy większe instancje, takie jak P4D.24XLARGE, są potrzebne do bardziej wymagających aplikacji.Skalowalność i elastyczność
- AWS umożliwia łatwą skalowalność instancji na podstawie popytu. Jeśli DeepSeek-R1 wymaga więcej zasobów, użytkownicy mogą uaktualnić do większych instancji lub dodać więcej instancji w klastrze [3]. Ta elastyczność ma kluczowe znaczenie dla projektów, które muszą przetwarzać duże ilości danych lub obsługiwać zmienne obciążenia.Podsumowując, instancja G4dn.xlarge jest opłacalnym wyborem dla uruchamiania modeli DeepSeek-R1, szczególnie w przypadku aplikacji na mniejszą skalę lub środowisk programistycznych. Jednak w przypadku większych modeli lub środowisk produkcyjnych wymagających wysokiej przepustowości i niskich opóźnień, silniejsze przypadki, takie jak z serii INF2 lub P5E, są preferowane pomimo ich wyższych kosztów.
Cytaty:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instance/
[2] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-ofinstalling-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-deepseek-on-aws-ec2-using-pumi/
[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/leveraging-deepseek-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-p-ec2-for-deepseek-r1-with-nvidia-rivers-and-typingmind-integration/