G4dn.xlarge gadījums bieži tiek uzsvērts tā izmaksu veiktspējas līdzsvarā, jo īpaši AI darba slodzēm, piemēram, DeepSEEK-R1 modeļu vadīšanai. Šeit ir detalizēts tā veiktspējas salīdzinājums ar citiem gadījumu veidiem:
izmaksu veiktspējas bilance
- G4dn.xlarge piedāvā labu līdzsvaru starp izmaksām un veiktspēju, padarot to piemērotu pamata GPU darba slodzēm. Tā cena ir aptuveni USD 0,58 stundā, kas daudziem lietotājiem ir salīdzinoši pieņemams [1] [3].- Turpretī jaudīgāki gadījumi, piemēram, G6E.xlarge vai P5E.48xlarge, nodrošina augstāku sniegumu, bet par ievērojami augstākām izmaksām. Piemēram, 14B destilēta modeļa vadīšana uz G6E.xlarge instanci maksātu apmēram 880 USD mēnesī, savukārt pilns DeepSEEK-R1 modelis P5E.48xlarge instancē varētu maksāt apmēram 30 000 USD mēnesī [7].
Veiktspējas iespējas
-g4dn.xlarge izmanto NVIDIA T4 GPU, kas ir vidēja līmeņa un var kļūt par sašaurinājumu augstas caurlaidības lietojumprogrammām vai liela mēroga izvietošanai [6]. Tomēr mazāka mēroga vai attīstības vidē tas nodrošina pietiekamu veiktspēju.- Augstākai veiktspējai un efektivitātei ir ieteicams ieteikt tādus gadījumus kā Inf2.xlarge vai Inf2.8xlarge, kas izmanto AWS Ceferentia mikroshēmas. Šie gadījumi piedāvā labāku mērogojamību un zemāku latentumu, bet ir dārgāki [6].
Atmiņas un resursu prasības
- DeepSEEK-R1 modeļiem var būt nepieciešams plašs atmiņas diapazons no 1,1 GB līdz 404 GB atkarībā no konkrētā lietošanas gadījuma [9]. G4dn.xlarge gadījums ir piemērots mazākiem modeļiem vai mazāk atmiņas intensīviem uzdevumiem, savukārt lielākiem gadījumiem, piemēram, P4D.24xlarge, ir nepieciešami prasīgākiem lietojumprogrammām.mērogojamība un elastība
- AWS ļauj ērti mērogot gadījumus, pamatojoties uz pieprasījumu. Ja DeepSEEK-R1 ir nepieciešami vairāk resursu, lietotāji var jaunināt uz lielākiem gadījumiem vai pievienot vairāk gadījumu klasterī [3]. Šī elastība ir būtiska projektiem, kuriem jāapstrādā liels datu apjoms vai jātiek galā ar mainīgu darba slodzi.Rezumējot, G4dn.xlarge gadījums ir rentabla izvēle, lai palaistu DeepSEEK-R1 modeļus, īpaši mazāka mēroga lietojumprogrammām vai attīstības vidēm. Tomēr lielākiem modeļiem vai ražošanas videi, kurai nepieciešama augsta caurlaidspēja un zems latentums, jaudīgāki gadījumi, piemēram, INF2 vai P5E sērijā, ir vēlami, neskatoties uz to augstākajām izmaksām.
Atsauces:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3.]
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-depseek-on-aws-ec2-using-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6.]
[7] https://community.aws/content/2z6dlaohx12yunoeas7qb5yth0q/leverage-depseek-r1-on-aws?lang=en
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[9] https://irensaltali.com/setting-up-ec2-for-depseek--with-nvidia-drivers-and-typingmind-integration/