Contoh G4DN.Xlarge sering disorot karena saldo kinerja-kinerja, terutama untuk beban kerja AI seperti menjalankan model Deepseek-R1. Berikut perbandingan terperinci dari kinerjanya dengan jenis contoh lainnya:
Saldo kinerja biaya
- G4DN.XLarge menawarkan keseimbangan yang baik antara biaya dan kinerja, membuatnya cocok untuk beban kerja GPU dasar. Harganya sekitar $ 0,58 per jam, yang relatif terjangkau bagi banyak pengguna [1] [3].- Sebaliknya, contoh yang lebih kuat seperti g6e.xlarge atau p5e.48xlarge memberikan kinerja yang lebih tinggi tetapi dengan biaya yang jauh lebih tinggi. Misalnya, menjalankan model suling 14B pada instance G6E.XLARGE akan menelan biaya sekitar $ 880 per bulan, sementara model Deepseek-R1 penuh pada instance P5E.48XLARGE dapat berharga sekitar $ 30.000 per bulan [7].
kemampuan kinerja
-G4DN.Xlarge menggunakan NVIDIA T4 GPU, yang merupakan mid-tier dan dapat menjadi hambatan untuk aplikasi throughput tinggi atau penyebaran skala besar [6]. Namun, untuk lingkungan skala kecil atau pengembangan, ini memberikan kinerja yang cukup.- Untuk kinerja dan efisiensi yang lebih tinggi, contoh seperti inf2.xlarge atau inf2.8xlarge, yang menggunakan chip AWS inferentia, direkomendasikan. Contoh -contoh ini menawarkan skalabilitas yang lebih baik dan latensi yang lebih rendah tetapi lebih mahal [6].
Persyaratan Memori dan Sumber Daya
- Model Deepseek-R1 dapat memerlukan berbagai memori, dari 1,1 GB hingga 404 GB tergantung pada kasus penggunaan spesifik [9]. Contoh G4DN.XLarge cocok untuk model yang lebih kecil atau tugas yang kurang intensif memori, sementara instance yang lebih besar seperti P4D.24XLarge diperlukan untuk aplikasi yang lebih menuntut.skalabilitas dan fleksibilitas
- AWS memungkinkan skalabilitas instance yang mudah berdasarkan permintaan. Jika Deepseek-R1 membutuhkan lebih banyak sumber daya, pengguna dapat meningkatkan ke instance yang lebih besar atau menambahkan lebih banyak contoh di sebuah cluster [3]. Fleksibilitas ini sangat penting untuk proyek -proyek yang perlu memproses volume besar data atau menangani beban kerja variabel.Singkatnya, instance G4DN.XLarge adalah pilihan yang hemat biaya untuk menjalankan model Deepseek-R1, terutama untuk aplikasi skala kecil atau lingkungan pengembangan. Namun, untuk model yang lebih besar atau lingkungan produksi yang membutuhkan throughput tinggi dan latensi rendah, contoh yang lebih kuat seperti yang ada di seri INF2 atau P5E lebih disukai meskipun biayanya lebih tinggi.
Kutipan:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-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-on-aws-ec2-using-pulumi/
[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-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/