Экземпляр G4DN.xlarge часто выделяется своим балансом за затрат, особенно для рабочих нагрузок искусственного интеллекта, таких как запуск моделей DeepSeek-R1. Вот подробное сравнение его производительности с другими типами экземпляров:
Баланс затрат
- G4DN.Xlarge предлагает хороший баланс между стоимостью и производительностью, что делает его подходящим для основных рабочих нагрузок GPU. Он стоит приблизительно 0,58 долл. США в час, что относительно доступно для многих пользователей [1] [3].- Напротив, более мощные случаи, такие как G6E.xlarge или P5e.48xlarge, обеспечивают более высокую производительность, но при значительно более высоких затратах. Например, запуск дистиллированной модели 14B в экземпляре G6E.Xlarge будет стоить около 880 долларов в месяц, в то время как полная модель DeepSeek-R1 на экземпляре P5E.48Xlarge может стоить около 30 000 долларов в месяц [7].
Возможности производительности
-G4DN.Xlarge использует графические процессоры NVIDIA T4, которые являются средним уровнем и могут стать узким местом для высокопроизводительных приложений или крупномасштабных развертываний [6]. Тем не менее, для меньших средств или средств разработки, он обеспечивает достаточную производительность.- Для более высокой производительности и эффективности рекомендуются такие случаи, как inf2.xlarge или inf2.8xlarge, в которых используются чипы AWS. Эти случаи обеспечивают лучшую масштабируемость и более низкую задержку, но они дороже [6].
требования к памяти и ресурсам
- Модели DeepSeek-R1 могут потребовать широкого диапазона памяти, от 1,1 ГБ до 404 ГБ в зависимости от конкретного случая использования [9]. Экземпляр G4DN.xlarge подходит для более мелких моделей или меньших задач с интенсивностью памяти, в то время как для более требовательных приложений необходимы более крупные случаи, такие как P4D.24xlarge.Масштабируемость и гибкость
- AWS обеспечивает легкую масштабируемость экземпляров на основе спроса. Если DeepSeek-R1 требует большего количества ресурсов, пользователи могут обновить до больших экземпляров или добавить больше экземпляров в кластер [3]. Эта гибкость имеет решающее значение для проектов, которые необходимы для обработки больших объемов данных или обработки рабочих нагрузок переменных.Таким образом, экземпляр G4DN.xlarge является экономически эффективным выбором для запуска моделей DeepSeek-R1, особенно для небольших приложений или среды разработки. Тем не менее, для более крупных моделей или производственных сред, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки, более мощные случаи, такие как в серии Inf2 или P5E, предпочтительнее, несмотря на их более высокие затраты.
Цитаты:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexplenge_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-ideek-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-conder-before-deploying-deepseek
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-deepseek-r1-with-nvidia-drivers-and-typingmind-integration/