在AWS GPU实例上部署DeepSeek-R1时，性能会根据几个因素而异，包括特定实例类型，区域和模型大小。尽管AWS并未明确指出某些地区为DeepSeek-R1提供了更好的性能，但有一些考虑可以影响性能：
1。实例类型和可用性：AWS在不同地区提供了各种启用GPU的实例。对于DeepSeek-R1，建议使用``ml.g5.2xlarge'之类的实例，以保持良好的性能和成本平衡[2]。这些实例类型的可用性可能会因区域而异，因此选择具有一致访问高性能GPU实例的区域至关重要。
2。网络和延迟：更靠近您的用户或数据源的区域可以减少延迟，这对于实时应用程序很重要。例如，如果您的主要用户群位于美国，则部署在``us-east-1''或`us-west-2'等地区可能是有益的。
3.资源利用率和可扩展性：具有更多可扩展资源的AWS区域，可以更轻松地部署和扩展GPU实例。这对于需要大量计算资源的DeepSeek-R1之类的模型尤其重要。
4。成本和价格：包括GPU实例在内的AWS服务的定价在区域之间可能会略有不同。选择一个在满足绩效需求的情况下提供竞争价格的地区可能具有成本效益。
5。硬件和软件优化：AWS不断更新其基础架构，因此具有较新硬件的区域可能为GPU密集型任务提供更好的性能。例如，可以访问最新的NVIDIA GPU或优化软件堆栈的区域可以提高性能。
就特定区域而言，“ US-EAST-1”通常以其强大的基础架构和实例类型的广泛可用性(包括适合DeepSeek-R1)而强调[3]。但是，您部署的最佳区域将取决于您的特定需求，例如与用户接近，成本注意事项以及所需资源的可用性。
对于批次推理任务，使用基于CPU的实例(例如由AWS Graviton4为具有成本效益的地区)提供的实例可以提供良好的价格绩效比率[3]。这种方法对于低潜伏期并不关键的异步用例尤其可行。
最终，在不同区域和实例类型上测试特定的DeepSeek-R1部署将提供有关哪些设置为您的用例提供最佳性能的最准确信息。
引用：
[1] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-a-large-model-inference-container/
[3] https://community.aws/content/2rhRJI6cxBa1Ib5f3TjsfPadpXs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist-----------------
[5] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-of-installing-deepseek-on-an-an-aws-ec2-instance？lang = en
[6] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1iblms1/running_deepseek_r1_locally_is_is_not_possible/
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-deepseek-r1-on-on-vagon-cloud-desktops
[8] https://community.aws/content/2seuhqlpyswckzmx585jcksgksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en