Khi so sánh khả năng mở rộng của AWS và Google Cloud để lưu trữ DeepSeek-R1, một số khác biệt chính xuất hiện:
Khung khả năng mở rộng
** AWS cung cấp một khung mạnh mẽ cho khả năng mở rộng thông qua các dịch vụ như Amazon Sagemaker JumpStart và Amazon Bedrock, được thiết kế để xử lý các mô hình AI lớn một cách hiệu quả. AWS cũng cung cấp dịch vụ Amazon đàn hồi Kubernetes (EKS), cho phép người dùng mở rộng quy mô các ứng dụng container hóa động dựa trên nhu cầu. Điều này đặc biệt hữu ích để quản lý lưu lượng truy cập bùng nổ và đảm bảo rằng các tài nguyên được sử dụng hiệu quả trong thời gian cao điểm [8]. Ngoài ra, Cổng API của AWS hoạt động như một điểm vào cho các cuộc gọi API, quản lý lưu lượng truy cập và cung cấp các tính năng như giới hạn tốc độ và bảo mật, rất quan trọng để xử lý khối lượng yêu cầu cao [8].
** Google Cloud, mặt khác, cung cấp khả năng mở rộng thông qua Công cụ Google Kubernetes (GKE), cho phép người dùng phục vụ các mô hình ngôn ngữ lớn như DeepSeek-R1 một cách hiệu quả. GKE cung cấp một môi trường được quản lý để triển khai, quản lý và mở rộng các ứng dụng container hóa, đảm bảo rằng các tài nguyên được tối ưu hóa cho hiệu suất [7]. Dịch vụ được quản lý AI của Google Cloud cũng hỗ trợ triển khai DeepSeek-R1, cung cấp một nền tảng có thể mở rộng cho thử nghiệm và sản xuất mô hình AI [6].
Sử dụng tài nguyên
Deepseek-R1 yêu cầu các tài nguyên tính toán đáng kể, đặc biệt là bộ nhớ. Cả AWS và Google Cloud đều hỗ trợ các trường hợp bộ nhớ cao có thể xử lý nhu cầu của mô hình. Tuy nhiên, thị trường Sagemaker JumpStart và Bedrock của AWS cung cấp các công cụ và môi trường cụ thể được tối ưu hóa để triển khai các mô hình AI lớn, đảm bảo sử dụng tài nguyên hiệu quả [6]. AI Vertex của Google Cloud cũng hỗ trợ triển khai các mô hình như vậy nhưng có thể yêu cầu cấu hình thủ công nhiều hơn để phân bổ tài nguyên tối ưu [3].
Mô hình chi phí và giá cả
Cả AWS và Google Cloud Charge dựa trên các tài nguyên điện toán được tiêu thụ khi chạy DeepSeek-R1, thay vì giá mỗi người nói. Mô hình này có thể hiệu quả về chi phí cho việc triển khai quy mô lớn nhưng có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào các mẫu sử dụng. AWS cung cấp các công cụ như máy tính giá AWS để giúp ước tính chi phí dựa trên việc sử dụng dự kiến, có thể có lợi cho việc lập kế hoạch và lập ngân sách [8]. Google Cloud cung cấp giảm giá tự động mà không yêu cầu các cam kết dài hạn, điều này cũng có thể giúp quản lý chi phí hiệu quả [9].
Tích hợp và bảo mật
AWS tích hợp DeepSeek-R1 với API ứng dụng của mình để bảo mật nâng cao, đảm bảo rằng đầu vào của người dùng và phản hồi mô hình được đánh giá cho các mô hình tùy chỉnh và bên thứ ba [6]. Google Cloud, trong khi cung cấp các tính năng bảo mật mạnh mẽ, có thể yêu cầu thiết lập bổ sung để phù hợp với phương pháp bảo mật nhiều lớp của AWS. Cả hai nền tảng liên tục cập nhật các giao thức bảo mật của họ để đảm bảo bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư [1].
Tóm lại, trong khi cả AWS và Google Cloud đều cung cấp các giải pháp có thể mở rộng cho DeepSeek-R1, AWS cung cấp một môi trường tích hợp hơn với các công cụ được tối ưu hóa cụ thể để triển khai mô hình AI lớn. Google Cloud vượt trội trong các khả năng AI và ML nhưng có thể yêu cầu thiết lập thủ công hơn để sử dụng tài nguyên và khả năng mở rộng tối ưu.
Trích dẫn:
.
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-deepseek-r1-managed-services
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
.
[6] https://www.thestack.
[7] https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-multihost-gpu
.
[9] https://www.linkedin.com/pulse/aws-vs-google-cloud-key-differences-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/Articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-Google-Others-Make-DeepSeek-R1-AI-Model-Available-on-Their-Platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fully-managed-generally-available
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118