Trường hợp G4DN.xlarge thường được đánh dấu cho số dư hiệu suất chi phí của nó, đặc biệt đối với khối lượng công việc của AI như chạy các mô hình DeepSeek-R1. Dưới đây là so sánh chi tiết về hiệu suất của nó với các loại trường hợp khác:
Số dư hiệu suất chi phí
- G4DN.xlarge cung cấp sự cân bằng tốt giữa chi phí và hiệu suất, làm cho nó phù hợp với khối lượng công việc GPU cơ bản. Nó có giá khoảng 0,58 đô la mỗi giờ, tương đối phải chăng cho nhiều người dùng [1] [3].- Ngược lại, các trường hợp mạnh mẽ hơn như G6E.xlarge hoặc P5E.48xlarge cung cấp hiệu suất cao hơn nhưng với chi phí cao hơn đáng kể. Ví dụ, chạy mô hình chưng cất 14B trên ví dụ G6E.xlarge sẽ có giá khoảng 880 đô la mỗi tháng, trong khi mô hình DeepSeek-R1 đầy đủ trên ví dụ P5E.48xlarge có thể có giá khoảng 30.000 đô la mỗi tháng [7].
Khả năng thực hiện
-G4DN.xlarge sử dụng GPU NVIDIA T4, là trung cấp và có thể trở thành nút cổ chai cho các ứng dụng thông lượng cao hoặc triển khai quy mô lớn [6]. Tuy nhiên, đối với môi trường quy mô nhỏ hơn hoặc phát triển, nó cung cấp hiệu suất đầy đủ.- Đối với hiệu suất và hiệu quả cao hơn, các trường hợp như inf2.xlarge hoặc inf2.8xlarge, sử dụng chip AWS Interentia, được khuyến nghị. Những trường hợp này cung cấp khả năng mở rộng tốt hơn và độ trễ thấp hơn nhưng đắt hơn [6].
Yêu cầu về bộ nhớ và tài nguyên
- Các mô hình DeepSeek-R1 có thể yêu cầu một phạm vi bộ nhớ rộng, từ 1,1 GB đến 404 GB tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể [9]. Ví dụ G4DN.xlarge phù hợp cho các mô hình nhỏ hơn hoặc các tác vụ sử dụng nhiều bộ nhớ hơn, trong khi các trường hợp lớn hơn như P4D.24xlarge là cần thiết cho các ứng dụng đòi hỏi khắt khe hơn.Khả năng mở rộng và linh hoạt
- AWS cho phép dễ dàng mở rộng các trường hợp dựa trên nhu cầu. Nếu DeepSeek-R1 yêu cầu nhiều tài nguyên hơn, người dùng có thể nâng cấp lên các trường hợp lớn hơn hoặc thêm nhiều phiên bản hơn trong cụm [3]. Tính linh hoạt này là rất quan trọng cho các dự án cần xử lý khối lượng lớn dữ liệu hoặc xử lý khối lượng công việc thay đổi.Tóm lại, trường hợp G4DN.xlarge là một lựa chọn hiệu quả về chi phí để chạy các mô hình DeepSeek-R1, đặc biệt là cho các ứng dụng hoặc môi trường phát triển quy mô nhỏ hơn. Tuy nhiên, đối với các mô hình lớn hơn hoặc môi trường sản xuất đòi hỏi phải có thông lượng cao và độ trễ thấp, các trường hợp mạnh mẽ hơn như các trường hợp trong loạt INF2 hoặc P5E được ưu tiên hơn mặc dù chi phí cao hơn của chúng.
Trích dẫn:
.
[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-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
.
[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/sin