Khi triển khai DeepSeek-R1 trên các phiên bản GPU AWS, hiệu suất có thể thay đổi dựa trên một số yếu tố, bao gồm loại thể hiện cụ thể, khu vực và kích thước mô hình. Mặc dù AWS không nêu rõ rằng một số khu vực nhất định cung cấp hiệu suất tốt hơn cho DeepSeek-R1, nhưng có những cân nhắc có thể ảnh hưởng đến hiệu suất:
1. Các loại thể hiện và tính khả dụng: AWS cung cấp nhiều trường hợp hỗ trợ GPU trên các khu vực khác nhau. Đối với DeepSeek-R1, các trường hợp như `ml.g5.2xlarge` được khuyến nghị cho sự cân bằng tốt về hiệu suất và chi phí [2]. Tính khả dụng của các loại trường hợp này có thể thay đổi theo khu vực, vì vậy việc chọn một khu vực có quyền truy cập nhất quán vào các trường hợp GPU hiệu suất cao là rất quan trọng.
2. Mạng và độ trễ: Các vùng gần với người dùng hoặc nguồn dữ liệu của bạn có thể giảm độ trễ, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực. Ví dụ: nếu cơ sở người dùng chính của bạn ở Hoa Kỳ, việc triển khai ở các khu vực như `US-East-1` hoặc` US-West-2` có thể có lợi.
3. Sử dụng tài nguyên và khả năng mở rộng: Các vùng AWS có tài nguyên có thể mở rộng hơn cho phép triển khai và mở rộng các phiên bản GPU dễ dàng hơn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các mô hình như Deepseek-R1, đòi hỏi các tài nguyên tính toán đáng kể.
4. Chi phí và giá cả: Giá cả cho các dịch vụ AWS, bao gồm các trường hợp GPU, có thể thay đổi một chút giữa các khu vực. Chọn một khu vực cung cấp giá cả cạnh tranh trong khi đáp ứng nhu cầu hiệu suất có thể hiệu quả về chi phí.
5. Tối ưu hóa phần cứng và phần mềm: AWS liên tục cập nhật cơ sở hạ tầng của mình, vì vậy các khu vực có phần cứng mới hơn có thể cung cấp hiệu suất tốt hơn cho các tác vụ chuyên sâu GPU. Chẳng hạn, các khu vực có quyền truy cập vào GPU mới nhất của NVIDIA hoặc các ngăn xếp phần mềm được tối ưu hóa có thể tăng cường hiệu suất.
Về mặt các khu vực cụ thể, `US-East-1` thường được nhấn mạnh cho cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và tính sẵn có rộng rãi của các loại ví dụ, bao gồm cả những loại phù hợp cho DeepSeek-R1 [3]. Tuy nhiên, khu vực tốt nhất để triển khai của bạn sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn, chẳng hạn như sự gần gũi với người dùng, cân nhắc chi phí và tính khả dụng của các tài nguyên cần thiết.
Đối với các nhiệm vụ suy luận hàng loạt, sử dụng các trường hợp dựa trên CPU như các trường hợp được cung cấp bởi AWS Graviton4 ở các vùng có giá hiệu quả về chi phí có thể cung cấp tỷ lệ hiệu suất giá tốt [3]. Cách tiếp cận này đặc biệt khả thi đối với các trường hợp sử dụng không đồng bộ trong đó độ trễ thấp không quan trọng.
Cuối cùng, việc kiểm tra triển khai DeepSeek-R1 cụ thể của bạn trên các khu vực và loại thể hiện khác nhau sẽ cung cấp thông tin chính xác nhất về việc thiết lập nào cung cấp hiệu suất tốt nhất cho trường hợp sử dụng của bạn.
Trích dẫn:
[1] https:
.
[3] https://community.aws/content/2rhRJI6cxBa1Ib5f3TjsfPadpXs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
.
[5] https://community.aws/content/2sHGS4Eqeekz32OOzn7am5lnGEX/benefits-of-installing-deepseek-on-an-aws-ec2-instance?lang=en
[6] https://www.reddit.com/r/elfhosted
[7] https://vagon
[8] https://community.aws/content/2sEuHQlpyIFSwCkzmx585JckSgN/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en