AI Perks ofereix accés a descomptes exclusius, crèdits i ofertes en eines d'IA, serveis al núvol i API per ajudar startups i desenvolupadors a estalviar diners.
Quant de crèdit gratuït de GPU pot obtenir realment una startup de formació?
Els crèdits gratuïts de GPU per a la formació de models estan disponibles a partir d'hiperescaladors, venedors de xips i plataformes de computació especialitzades, amb sostres publicats que van des d'aproximadament 10.000 $ en el cas més petit fins a 1.000.000 $ en el més gran. Cap programa individual cobreix un pressupost de formació, i els equips que financen una execució real n'utilitzen tres o quatre alhora.
Els sostres següents són el que AI Perks rastreja actualment. Tracteu cada un com un sostre de nivell en lloc d'un premi per defecte: el número que us ofereixen depèn de la vostra etapa i del vostre suport, no de la mida de la vostra execució de formació.
| Programa | Sostre de crèdit rastrejat | Què cobreixen els crèdits |
|---|---|---|
| Programes d'IA generativa d'AWS | Fins a 1.000.000 $ | Ús generalitzat d'AWS: instàncies de GPU, inferència de models, emmagatzematge, transferència |
| Google Cloud per a Startups | 1.000 $ a 350.000 $ | Tot GCP, inclosa la capacitat de GPU i TPU |
| AWS Activate (nuvol general) | Fins a 300.000 $ | Qualsevol servei d'AWS, incloses les instàncies de GPU EC2 |
| AWS Trainium | Fins a 300.000 $ | El propi silici de formació d'Amazon, a través d'instàncies Trn |
| Modal | Fins a 50.000 $ | Computació de GPU i CPU sense servidor, facturada per segon |
| Together AI | Fins a 50.000 $ | Formació, ajustament fi i inferència de models oberts allotjats |
| Microsoft for Startups Founders Hub | 25.000 $ en Azure | Computació Azure més Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | Fins a 15.000 $ més descomptes de DGX Cloud | Crèdits, accés a GPU i suport d'enginyeria |
| Oracle Cloud | 10.000 $ | Computació OCI, emmagatzematge, xarxa i IA gestionada |
Sostre combinat només a través de la capa del núvol: molt més de 1.000.000 $. AI Perks rastreja 7,7 milions de dòlars en crèdits a través de 194 empreses, de les quals la categoria de computació és el bloc individual més gran.
Millors crèdits d'IA per a startups
Presenteu la sol·licitud directament a través d'aquests programes verificats.
Claude (via program) $100,000
Accessible per a startups en fase inicial
OpenAI (via program) $2,500
Accessible per a startups en fase inicial
Anthropic $20,000
Accessible per a startups en fase inicial
AWS $300,000
Accessible per a startups en fase inicial
Google Cloud $350,000
Accessible per a startups en fase inicial
Lovable Up to $150
Accessible per a startups en fase inicial
Per a què serveixen realment els crèdits de GPU
Els crèdits de GPU compren hores d'accelerador en maquinari de lloguer. Són l'instrument adequat quan posseïu pesos de models i l'incorrecte quan només truqueu a l'API d'algú altre.
Aquesta distinció decideix si algun dels programes anteriors val la pena sol·licitar. Quatre càrregues de treball consumeixen veritablement hores de GPU:
Pre-formació des de zero. Rar, car i gairebé mai no és el primer moviment adequat per a una startup.
Pre-formació continuada. Agafar un model de pesos oberts i passar-hi dades de domini. Aquí és on realment succeeix la majoria del treball seriós de models en etapa de llavor.
Ajustament fi i ajustament de preferències. Barat en comparació amb l'anterior, però iteratiu, i el nombre d'iteracions és el que costa diners.
Inferència autoallotjada a escala. Un cop el volum de sol·licituds és prou alt, servir els vostres propis pesos en GPU reservades supera el preu per token de l'API.
Si el vostre producte és un embolcall al voltant d'una API de frontera, res d'això s'aplica i necessiteu crèdits de model en lloc d'això. Ambdues categories es troben una al costat de l'altra a getaiperks.com, i confondre-les és la manera més comuna en què els fundadors malgasten una sol·licitud.
Com es comporta el cost de la formació de GPU a escala
La formació es factura per hores de GPU, no per resultats. El comptador funciona amb el temps real multiplicat pel nombre d'acceleradors, tant si l'execució convergeix, divergeix o falla a la novena hora.
Cinc propietats fan que aquesta factura es comporti de manera diferent a qualsevol altra cosa en l'estructura de costos d'una startup:
La computació escala amb paràmetres multiplicats per tokens. L'aproximació ben establerta és que els FLOPs de formació funcionen aproximadament a sis vegades el nombre de paràmetres multiplicat pel nombre de tokens. Doblar ambdós és, per tant, un augment de la despesa d'aproximadament quatre vegades, no del doble.
La utilització és un multiplicador silenciós. La fracció de FLOPs teòrics que una execució aconsegueix realment varia àmpliament amb l'estratègia de paral·lelisme, la mida del lot i la interconnexió. Una execució mal ajustada pot costar gairebé el doble que una ben ajustada per a una sortida idèntica.
La interconnexió decideix l'economia de nodes múltiples. Les GPU barates sense xarxes ràpides entre nodes no són barates per a la formació distribuïda, perquè el clúster passa el seu temps esperant gradients.
Les execucions fallides es facturen íntegrament. La freqüència de punt de control és un control de costos, no una preferència d'higiene.
Les línies d'elements que no són de GPU no són errors d'arrodoniment. L'emmagatzematge de punts de control, l'emmagatzematge del conjunt de dades i la sortida a través de regions o núvols creuats afegeixen una porció significativa a sobre de la despesa de l'accelerador. Els crèdits generals del núvol els absorbeixen; una subvenció només per GPU no ho fa.
Millors crèdits d'IA per a startups
Presenteu la sol·licitud directament a través d'aquests programes verificats.
Claude (via program) $100,000
Accessible per a startups en fase inicial
OpenAI (via program) $2,500
Accessible per a startups en fase inicial
Anthropic $20,000
Accessible per a startups en fase inicial
AWS $300,000
Accessible per a startups en fase inicial
Google Cloud $350,000
Accessible per a startups en fase inicial
Lovable Up to $150
Accessible per a startups en fase inicial
Com triar entre proveïdors de crèdits de GPU
Correspon el crèdit amb la forma de la càrrega de treball, no amb la mida del número principal. Una subvenció de 300.000 $ en silici que la vostra pila no pot dirigir té menys valor que una subvenció de 50.000 $ que podeu gastar la setmana que ve.
| Si la vostra càrrega de treball és | La forma correcta del crèdit | Què vigilar |
|---|---|---|
| Pre-formació des de zero | La subvenció d'hiperescalador més gran disponible | La capacitat, no el saldo del crèdit, és la restricció vinculant |
| Pre-formació continuada | Hiperescalador o silici personalitzat | Cost de portabilitat lluny de CUDA |
| Ajustament fi de models oberts | Plataforma allotjada o proveïdor especialitzat de GPU | Crèdits que expiren abans que el vostre conjunt de dades estigui llest |
| Experimentació puntual | Sense servidor, facturació per segon | Les GPU sempre preparades esgoten ràpidament una subvenció sense servidor |
| Inferència autoallotjada | Capacitat reservada més un programa de proveïdor | El cicle de funcionament estableix el punt d'equilibri, no el preu de llista |
| Trucar a una API de frontera | Crèdits de model, no crèdits de GPU | Comprar la capa equivocada del tot |
Tres preguntes resolen la majoria de les decisions. La vostra pila està bloquejada per CUDA, cosa que descarta els programes de silici personalitzat pel cost de la portabilitat? On resideixen ja les vostres dades d'entrenament, tenint en compte que la sortida es factura? I el vostre cicle de funcionament és puntual o sostingut, cosa que decideix sense servidor contra capacitat reservada?
L'elegibilitat per a cada programa depèn de l'etapa, el finançament i, de vegades, dels inversors que us recolzen. Aquests criteris s'enumeren per programa a getaiperks.com.
Per què el moment ho és més important que la mida del sostre
Els programes de computació funcionen amb dos rellotges independents: quant triga una revisió i quant de temps roman actiu un crèdit un cop aprovat. Col·lapsar-los en un sol rellotge és l'error de planificació més car d'aquesta categoria.
El rellotge de revisió varia enormement segons el tipus de programa. Els programes grans d'hiperescalador i de proveïdors de xips tenen els sostres més alts i els cicles de revisió més lents, ja que la decisió implica un humà i una cua. Els programes de proveïdors de maquinari se situen al mig, i el que controlen sovint és l'assignació d'acceleradors en lloc de diners, que durant l'escassetat és la meitat més valuosa. Les plataformes de computació sense servidor i de formació allotjada se situen a l'extrem ràpid, on una decisió pot arribar abans fins i tot que es planifiqui una execució de formació.
El rellotge d'expiració funciona en direcció oposada a la intuïció. Cada subvenció de computació té una finestra, i aquesta finestra generalment s'obre a l'aprovació en lloc del primer ús. Una subvenció que arriba mentre un conjunt de dades encara s'està netejant gasta part de la seva vida en un compte inactiu. Per tant, els programes de moviment ràpid són els més indulgents per tenir en reserva, i els de moviment lent són els menys indulgents per conservar.
La conseqüència pràctica és que la mida del sostre i el valor útil divergeixen. Una gran subvenció que expira a mig netejar val menys que una modesta que arriba la setmana que un clúster està llest. Les categories de computació i infraestructura del núvol a getaiperks.com mostren quins programes estan oberts actualment, que són les entrades de les quals depenen realment aquestes decisions de temporització.
Millors crèdits d'IA per a startups
Presenteu la sol·licitud directament a través d'aquests programes verificats.
Claude (via program) $100,000
Accessible per a startups en fase inicial
OpenAI (via program) $2,500
Accessible per a startups en fase inicial
Anthropic $20,000
Accessible per a startups en fase inicial
AWS $300,000
Accessible per a startups en fase inicial
Google Cloud $350,000
Accessible per a startups en fase inicial
Lovable Up to $150
Accessible per a startups en fase inicial
El que els fundadors entenen malament sobre els crèdits gratuïts de GPU
L'error recurrent és tractar un saldo de crèdit com una reserva de GPU. No ho és. Els crèdits liquiden la factura; la capacitat a la vostra regió decideix si les instàncies existeixen o no.
Cinc errors costen diners reals als equips:
Confondre crèdit amb capacitat. Durant l'escassetat, la restricció en una execució de formació són els acceleradors disponibles, no el pressupost. Els programes de proveïdors que inclouen assignació valen més del que suggereix el seu valor en dòlars.
Perseguir el número principal més gran. Una subvenció en silici no CUDA comporta un cost de portabilitat en setmanes d'enginyeria. De vegades, aquest intercanvi és excel·lent. Mai és gratuït.
Aplicar massa aviat. Els crèdits tenen un termini fix, i una subvenció que expira mentre encara esteu netejant el vostre conjunt de dades es converteix en res.
Ignorar el bloqueig de sortida. Els crèdits d'un núvol concentren les vostre dades allà. Moure un gran corpus més tard és una factura que ningú no preveu.
Formar quan l'ajustament fi seria suficient. La majoria dels productes que pensen que necessiten formar-se necessiten ajustar-se, i la majoria dels que pensen que necessiten ajustar-se necessiten una millor recuperació. Els crèdits gratuïts són una mala raó per assumir una canalització de formació.
Tenir diversos crèdits en diferents nivells és el que realment finança el primer any d'una empresa de models. AI Perks existeix per mostrar quins programes estan oberts i quines combinacions són compatibles.
Preguntes freqüents
Com obtinc crèdits gratuïts de GPU per a la formació de models?
Els crèdits de GPU provenen de proveïdors de núvols, venedors de xips i plataformes de computació especialitzades, amb sostres d'aproximadament 10.000 $ a 1.000.000 $. Cada programa té els seus propis criteris d'elegibilitat basats en l'etapa i el finançament. La llista actual de programes oberts, amb el que cobreix cada un, es rastreja a getaiperks.com.
Els crèdits de GPU són el mateix que els crèdits d'OpenAI o Anthropic?
No, i tenir un no és un substitut de l'altre. Els crèdits de GPU paguen per hores d'accelerador en maquinari que controleu. Els crèdits de model paguen per tokens a través de l'API d'algú altre. Un equip que entrena els seus propis pesos necessita el primer; un equip que truca a un model de frontera necessita el segon.
Puc apilar crèdits de GPU de diversos proveïdors?
Normalment sí, ja que cada subvenció s'aplica a la factura d'un proveïdor diferent. Apilar entre el núvol, el venedor de xips i la plataforma especialitzada és el patró normal en lloc de l'excepció. La compatibilitat varia segons el programa, i les combinacions que funcionen s'enumeren a getaiperks.com.
Quantes hores de GPU compren 50.000 $ en crèdits?
Depèn completament de la classe d'accelerador i de la regió, i les tarifes horàries publicades canvien prou sovint perquè qualsevol resposta fixa envellixi malament. El marc més útil és el cicle de funcionament: l'experimentació puntual estira una subvenció d'aquesta mida durant molt de temps, mentre que un clúster multi-GPU sempre actiu la consumeix ràpidament.
Necessito haver recaptat finançament per qualificar-me?
Varia segons el programa, i no hi ha una barra única a tota la categoria. Alguns programes estan oberts a equips de qualsevol etapa, altres ponderen la decisió cap al vostre suport, i diversos tenen nivells on el sostre augmenta a mesura que creixeu. Els criteris difereixen prou entre els programes perquè endevinar sigui un filtre pobre. Els requisits actuals per programa es rastregen a getaiperks.com.
Què passa quan caduquen els crèdits de GPU?
El crèdit no utilitzat es perd en gairebé tots els programes, per això el moment de l'activació és més important que el moment de la sol·licitud. Les subvencions tenen un termini fix i la finestra generalment comença a l'aprovació. Seqüenciar les vostres aprovacions amb un calendari de formació real és la diferència entre gastar una subvenció i perdre-la.
Subscriu-te a getaiperks.com →
Entrena el model. Deixa que els proveïdors de núvols financin les GPU.
