G4DN.XLarge eksemplari on sageli esile tõstetud selle kulude jõudluse tasakaalu poolest, eriti AI töökoormuste, näiteks DeepSEEK-R1 mudelite käitamise osas. Siin on selle jõudluse üksikasjalik võrdlus teiste eksemplari tüüpidega:
kulude jõudluse saldo
- G4DN.XLARGE pakub head tasakaalu kulude ja jõudluse vahel, muutes selle sobivaks GPU põhiliseks töökoormuseks. Selle hind on umbes 0,58 dollarit tunnis, mis on paljudele kasutajatele suhteliselt taskukohane [1] [3].- Seevastu võimsamad juhtumid nagu G6E.XLARGE või P5E.48XLARGE pakuvad suuremat jõudlust, kuid märkimisväärselt kõrgemate kuludega. Näiteks G6E.XLarge eksemplaris 14B destilleeritud mudeli käitamine maksaks umbes 880 dollarit kuus, samas kui P5E-s oleva Deepseek-R1-mudeli täielik.48XLarge eksemplar võib maksta umbes 30 000 dollarit kuus [7].
jõudlusvõimalused
-G4DN.XLARGE kasutab NVIDIA T4 GPU-sid, mis on keskmise astme ja võib muutuda kitsaskohaks suure läbilaskevõimega rakenduste või suuremahuliste juurutuste jaoks [6]. Väiksemahulise või arenduskeskkonna jaoks pakub see siiski piisavat jõudlust.- Suurima jõudluse ja tõhususe tagamiseks on soovitatav juhtumeid nagu Inf2.xlarge või Inf2.8xlarge, mis kasutavad AWS -i järelduste kiipe. Need juhtumid pakuvad paremat mastaapsust ja madalamat latentsust, kuid on kallimad [6].
mälu- ja ressursinõuded
- Deepseek-R1 mudelid võivad sõltuvalt konkreetsest kasutusjuhtumist vajada laia mäluvahemikku, 1,1 GB kuni 404 GB [9]. G4DN.XLarge eksemplar sobib väiksematele mudelitele või vähem mälumahukatele ülesannetele, samas kui suuremad juhtumid, näiteks P4D.24xLarge, on vaja nõudlikumate rakenduste jaoks.mastaapsus ja paindlikkus
- AWS võimaldab nõudmisel põhinevate juhtumite hõlpsat mastaapsust. Kui Deepseek-R1 nõuab rohkem ressursse, saavad kasutajad üle minna suurematele juhtumitele või lisada klastrisse rohkem juhtumeid [3]. See paindlikkus on ülioluline projektide jaoks, mis peavad töötlema suuri andmeid või haldama muutuvaid töökoormusi.Kokkuvõtlikult võib öelda, et G4DN.XLarge eksemplar on kulutõhus valik DeepSEEK-R1 mudelite käitamiseks, eriti väiksemate rakenduste või arenduskeskkondade jaoks. Suuremate läbilaskevõimega ja madala latentsusajaga tootmiskeskkondade puhul on siiski eelistatavad võimsamaid juhtumeid, nagu INF2 või P5E seeriad, hoolimata nende kõrgematest kuludest.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-deepseek-on-aws-ec2-using-pulumi/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
]
]
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
]