A G4DN.XLARGE példányt gyakran kiemelik a költség-teljesítmény egyenlege szempontjából, különösen az AI munkaterheléseknél, mint például a DeepSeek-R1 modellek futtatása. Itt található a teljesítmény részletes összehasonlítása más példánytípusokkal:
Költségteljesítmény-egyenleg
- A G4DN.XLARGE jó egyensúlyt kínál a költség és a teljesítmény között, így alkalmas az alapvető GPU munkaterhelésekhez. Az ára körülbelül 0,58 dollár óránként, ami sok felhasználó számára viszonylag megfizethető [1] [3].- Ezzel szemben az olyan erősebb példányok, mint a G6E.xlarge vagy a P5E.48xlarge, magasabb teljesítményt nyújtanak, de lényegesen magasabb költségekkel. Például egy 14B-os desztillált modell futtatása egy G6E.xlarge példányon mintegy 880 dollárba kerülne havonta, míg a P5E.48xlarge példány teljes mély-R1 modellje havonta körülbelül 30 000 dollárba kerülhet [7].
Teljesítményképességek
-A G4DN.Xlarge az NVIDIA T4 GPU-kat használja, amelyek középső szintűek, és szűk keresztmetszetévé válhatnak a nagy áteresztőképességű alkalmazásokhoz vagy a nagyméretű telepítésekhez [6]. Kisebb vagy fejlesztési környezetben azonban elegendő teljesítményt nyújt.- A magasabb teljesítmény és hatékonyság érdekében olyan példányok ajánlottak, mint az Inf2.xlarge vagy az INF2.8xlarge, amelyek AWS Batherentia chipeket használnak. Ezek az esetek jobb méretezhetőséget és alacsonyabb késleltetést kínálnak, de drágábbak [6].
Memória és erőforráskövetelmények
- A DeepSeek-R1 modellek memóriatartományt igényelhetnek, 1,1 GB-tól 404 GB-ig, az adott felhasználási esettől függően [9]. A G4DN.xlarge példány kisebb modellekhez vagy kevesebb memória-igényes feladatokhoz alkalmas, míg a nagyobb példányok, például a P4D.24XLARGE szükségesek az igényesebb alkalmazásokhoz.Méretezés és rugalmasság
- Az AWS lehetővé teszi a példányok egyszerű méretezhetőségét a kereslet alapján. Ha a DeepSeek-R1 több forrást igényel, akkor a felhasználók nagyobb példányokra frissíthetnek, vagy további példányokat adhatnak hozzá egy klaszterben [3]. Ez a rugalmasság döntő fontosságú olyan projekteknél, amelyek nagy mennyiségű adat feldolgozásához vagy a változó munkaterhelés kezeléséhez szükségesek.Összefoglalva: a G4DN.xlarge példány költséghatékony választás a DeepSeek-R1 modellek futtatásához, különösen a kisebb léptékű alkalmazásokhoz vagy a fejlesztési környezethez. A nagy áteresztőképességet igénylő nagyobb modellek vagy termelési környezet esetében azonban a magasabb költségeik ellenére előnyösebbek a nagy teljesítményű és alacsony késések, mint például az INF2 vagy a P5E sorozatban.
Idézetek:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensive_aws_instances/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r--model-overview-and-how-it-tanks-against-openais-o1
[3] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-ofinstalling-deepseek-on-aws-ec2-instance?lang=en?
[4] https://www.pulumi.com/blog/run-deepseek-on-ws-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/seting-up-ec2-for-reepseek-r1-with-nvidia-devers- és-ypingmind-integration/