G4DN.XLARGE-instansen markeras ofta för sin kostnadsperiodbalans, särskilt för AI-arbetsbelastningar som att köra Deepseek-R1-modeller. Här är en detaljerad jämförelse av dess prestanda med andra instansstyper:
Kostnadsprestanda
- G4DN.XLARGE erbjuder en bra balans mellan kostnad och prestanda, vilket gör det lämpligt för grundläggande GPU -arbetsbelastningar. Det prissätts till cirka $ 0,58 per timme, vilket är relativt överkomligt för många användare [1] [3].- Däremot ger kraftfullare fall som G6E.XLARGE eller P5E.48XLARGE högre prestanda men till en betydligt högre kostnad. Att till exempel köra en 14B-destillerad modell på en G6E.xLarge-instans skulle kosta cirka $ 880 per månad, medan en fullständig Deepseek-R1-modell på en P5E.48XLarge-instans kan kosta cirka 30 000 dollar per månad [7].
Prestationsfunktioner
-G4DN.XLARGE använder NVIDIA T4 GPU: er, som är mitt i nivå och kan bli en flaskhals för applikationer med hög genomströmning eller storskaliga implementeringar [6]. För mindre skala eller utvecklingsmiljöer ger det emellertid tillräcklig prestanda.- För högre prestanda och effektivitet rekommenderas instanser som inf2.xlarge eller inf2.8xlarge, som använder AWS -inferentia -chips. Dessa fall erbjuder bättre skalbarhet och lägre latens men är dyrare [6].
Minne och resurskrav
- Deepseek-R1-modeller kan kräva ett brett spektrum av minne, från 1,1 GB till 404 GB beroende på det specifika användningsfallet [9]. G4DN.XLARGE-instansen är lämplig för mindre modeller eller mindre minnesintensiva uppgifter, medan större instanser som P4D.24xLarge behövs för mer krävande applikationer.Skalbarhet och flexibilitet
- AWS möjliggör enkel skalbarhet av instanser baserat på efterfrågan. Om Deepseek-R1 kräver mer resurser kan användare uppgradera till större fall eller lägga till fler fall i ett kluster [3]. Denna flexibilitet är avgörande för projekt som måste bearbeta stora volymer data eller hantera variabla arbetsbelastningar.Sammanfattningsvis är G4DN.xLarge-instansen ett kostnadseffektivt val för att köra Deepseek-R1-modeller, särskilt för mindre applikationer eller utvecklingsmiljöer. För större modeller eller produktionsmiljöer som kräver hög genomströmning och låg latens är emellertid mer kraftfulla fall som i INF2- eller P5E -serien att föredra trots deras högre kostnader.
Citeringar:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/bencharking_inexpensive_aws_instances/
]
]
]
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://plusai.com.au/blog/things-to-consider-lefore-deploying-deepseek
]
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
]