När du distribuerar Deepseek-R1 på AWS GPU-instanser kan prestanda variera baserat på flera faktorer, inklusive den specifika instansstypen, regionen och modellstorleken. Medan AWS inte uttryckligen säger att vissa regioner erbjuder bättre prestanda för Deepseek-R1, finns det överväganden som kan påverka prestanda:
1. Instanstyper och tillgänglighet: AWS tillhandahåller en mängd olika GPU-aktiverade instanser i olika regioner. För Deepseek-R1 rekommenderas instanser som `ML.G5.2XLarge` för en god balans mellan prestanda och kostnad [2]. Tillgängligheten för dessa instansstyper kan variera beroende på region, så att välja en region med konsekvent tillgång till högpresterande GPU-instanser är avgörande.
2. Nätverk och latens: Regioner närmare dina användare eller datakällor kan minska latensen, vilket är viktigt för realtidsapplikationer. Till exempel, om din primära användarbas är i USA, kan det vara fördelaktigt att distribuera i regioner som "US-East-1" eller "US-West-2".
3. Resursanvändning och skalbarhet: AWS -regioner med mer skalbara resurser möjliggör enklare distribution och skalning av GPU -instanser. Detta är särskilt viktigt för modeller som Deepseek-R1, som kräver betydande beräkningsresurser.
4. Kostnad och prissättning: Prissättning för AWS -tjänster, inklusive GPU -instanser, kan variera något mellan regionerna. Att välja en region som erbjuder konkurrenskraftiga priser när du möter prestandabehov kan vara kostnadseffektivt.
5. Hårdvaru- och mjukvaruoptimering: AWS uppdaterar kontinuerligt sin infrastruktur, så regioner med nyare hårdvara kan ge bättre prestanda för GPU-intensiva uppgifter. Till exempel kan regioner med tillgång till de senaste NVIDIA GPU: erna eller optimerade programvarustackar förbättra prestandan.
När det gäller specifika regioner framhävs "US-East-1" ofta för sin robusta infrastruktur och breda tillgänglighet av instansstyper, inklusive de som är lämpliga för Deepseek-R1 [3]. Den bästa regionen för din distribution kommer dock att bero på dina specifika behov, till exempel närhet till användare, kostnadsöverväganden och tillgängligheten för nödvändiga resurser.
För Batch Inference-uppgifter kan man använda CPU-baserade instanser som de som drivs av AWS Graviton4 i regioner med kostnadseffektiv prissättning ge ett bra pris-prestationsförhållande [3]. Detta tillvägagångssätt är särskilt livskraftigt för fall av asynkron användning där låg latens inte är kritisk.
I slutändan kommer testning av din specifika Deepseek-R1-distribution över olika regioner och instansstyper att ge den mest exakta informationen om vilken installation som erbjuder bästa prestanda för ditt användningsfall.
Citeringar:
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
]
]
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32OOZN7AM5LNGEX/BENEFITS-SKA
[6] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1iblms1/running_deepseek_r1_locally_is_not_possible/
]
]