อินสแตนซ์ g4dn.xlarge มักจะถูกเน้นเพื่อความสมดุลของประสิทธิภาพการทำงานโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับปริมาณงาน AI เช่นการใช้รุ่น Deepseek-R1 นี่คือการเปรียบเทียบรายละเอียดของประสิทธิภาพกับประเภทอินสแตนซ์อื่น ๆ :
ยอดคงเหลือด้านค่าใช้จ่าย
- G4DN.XLARGE ให้ความสมดุลที่ดีระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพทำให้เหมาะสำหรับปริมาณงาน GPU ขั้นพื้นฐาน มีราคาอยู่ที่ประมาณ $ 0.58 ต่อชั่วโมงซึ่งมีราคาไม่แพงสำหรับผู้ใช้หลายคน [1] [3]- ในทางตรงกันข้ามอินสแตนซ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเช่น G6E.xlarge หรือ P5E.48xLarge ให้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น แต่ในราคาที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่นการใช้งานรุ่นกลั่น 14b บนอินสแตนซ์ G6E.xlarge จะมีราคาประมาณ $ 880 ต่อเดือนในขณะที่โมเดล Deepseek-R1 เต็มรูปแบบในอินสแตนซ์ P5E.48xLarge อาจมีราคาประมาณ $ 30,000 ต่อเดือน [7]
ความสามารถด้านประสิทธิภาพ
-g4dn.xlarge ใช้ Nvidia T4 GPU ซึ่งเป็นระดับกลางและอาจกลายเป็นคอขวดสำหรับแอปพลิเคชันความเร็วสูงหรือการปรับใช้ขนาดใหญ่ [6] อย่างไรก็ตามสำหรับสภาพแวดล้อมขนาดเล็กหรือการพัฒนามันให้ประสิทธิภาพที่เพียงพอ- เพื่อประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่สูงขึ้นอินสแตนซ์เช่น inf2.xlarge หรือ inf2.8xlarge ซึ่งใช้ชิป AWS inferentia อินสแตนซ์เหล่านี้ให้ความยืดหยุ่นที่ดีขึ้นและเวลาแฝงที่ต่ำกว่า แต่มีราคาแพงกว่า [6]
ข้อกำหนดด้านหน่วยความจำและทรัพยากร
- รุ่น Deepseek-R1 อาจต้องใช้หน่วยความจำที่หลากหลายตั้งแต่ 1.1 GB ถึง 404 GB ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะ [9] อินสแตนซ์ g4dn.xlarge เหมาะสำหรับรุ่นที่เล็กกว่าหรืองานที่ใช้หน่วยความจำน้อยกว่าในขณะที่อินสแตนซ์ขนาดใหญ่เช่น P4D.24xlarge จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการมากขึ้นความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น
- AWS ช่วยให้สามารถปรับขนาดอินสแตนซ์ได้ง่ายขึ้นอยู่กับความต้องการ หาก DeepSeek-R1 ต้องการทรัพยากรมากขึ้นผู้ใช้สามารถอัพเกรดเป็นอินสแตนซ์ขนาดใหญ่หรือเพิ่มอินสแตนซ์เพิ่มเติมในคลัสเตอร์ [3] ความยืดหยุ่นนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับโครงการที่จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมากหรือจัดการเวิร์กโหลดตัวแปรโดยสรุปอินสแตนซ์ G4DN.XLARGE เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับการใช้งานรุ่น DeepSeek-R1 โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันขนาดเล็กหรือสภาพแวดล้อมการพัฒนา อย่างไรก็ตามสำหรับรุ่นที่มีขนาดใหญ่ขึ้นหรือสภาพแวดล้อมการผลิตที่ต้องการปริมาณงานสูงและเวลาแฝงต่ำอินสแตนซ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเช่นในซีรีย์ Inf2 หรือ P5E นั้นดีกว่าแม้จะมีค่าใช้จ่ายสูงกว่า
การอ้างอิง:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dclmwt/benchmarking_inexpensing_aws_instances/
[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
[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-consers-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/