ارزش اعتبارات رایگان AWS Trainium چقدر است؟
اعتبارات AWS Trainium برای استارتاپهایی که مدلها را روی شتابدهندههای هوش مصنوعی اختصاصی آمازون آموزش یا سرویسدهی میکنند، تا سقف ۳۰۰,۰۰۰ دلار است که این را در میان بزرگترین اعتبارات محاسباتی تکمرحلهای که یک تیم در مراحل اولیه میتواند دریافت کند، قرار میدهد.
این عدد بزرگ است زیرا بار کاری گران است. برای شرکتی که وزنههای مدل خود را دارد، ساعات شتابدهنده تنها مورد هزینهای است که قبل از داشتن مشتری برای محصول، میتواند از حقوق و دستمزد پیشی بگیرد.
واجد شرایط بودن به مرحله و تامین مالی بستگی دارد تا آنچه قصد ساخت آن را دارید. AI Perks شرایط فعلی را در کنار ۷.۷ میلیون دلار اعتبار در ۱۹۴ شرکت ردیابی میکند.
AWS Trainium در واقع برای چیست؟
Trainium یک تراشه است، نه یک سرویس. AWS آن را برای آموزش یادگیری عمیق و استنتاج حجم بالا طراحی کرده است، و شما آن را به عنوان نمونههای EC2 Trn که پشته خودتان را اجرا میکنند، نه به عنوان یک API میزبانی شده، مصرف میکنید.
این تمایز تعیین میکند که آیا اعتبارات اصلا برای شما مفید است یا خیر. دو مورد از آن ناشی میشود:
شما کد آموزشی را میآورید. نمونههای Trainium به شما ظرفیت شتابدهنده خام را میدهند. فریمورک شما، تنظیمات آموزش توزیع شده شما، چکپوینتهای شما، ارکستراسیون شما.
لایه نرمافزار، AWS Neuron SDK است. Neuron چیزی است که نمودارهای PyTorch یا JAX را به زمان اجرای Trainium کامپایل میکند. این چیزی است که یک مدل را روی این سیلیکون سریع اجرا میکند، و همچنین چیزی است که انتقال را غیر بدیهی میکند.
Trainium یک خط تولید خواهر به نام Inferentia دارد که برای استنتاج هدف قرار گرفته است، اگرچه نسلهای جدیدتر Trainium برای هر دو بازاریابی میشوند. AWS به طور منظم نسل تراشه را تکرار میکند، و نسلی که در واقع میتوانید دریافت کنید به منطقه و ظرفیت بستگی دارد تا به موجودی اعتبار شما.
Trainium برای تیمهایی مناسب است که مدلهای با وزن باز را تنظیم دقیق میکنند، آموزش پیشین مداوم را روی دادههای دامنه انجام میدهند، یا استنتاج را در حجم بالا خود میزبانی میکنند. اگر محصول شما فقط مدل شخص دیگری را از طریق یک API فراخوانی میکند، این لایه اشتباه است و شما به جای آن اعتبارات مدل را میخواهید. AI Perks هر دو دسته را در کنار هم فهرست میکند.
رفتار هزینه Trainium در مقیاس چگونه است؟
هزینه شتابدهنده به جای درخواستها، بر اساس ساعت نمونه صورتحساب میشود، بنابراین صورتحساب مدت زمان روشن بودن خوشه شما و میزان استفاده خوب شما را ردیابی میکند، نه میزان خروجی تولید شده شما.
این مهمترین چیزی است که قبل از خرج کردن یک اعتبار بزرگ باید درونی کنید.
| بار کاری | هزینه را چه چیزی تعیین میکند | ۳۰۰,۰۰۰ دلار چگونه رفتار میکند |
|---|---|---|
| تنظیم دقیق مدلهای با وزن باز | انفجارهای کوتاه چند گرهای | بسیاری از آزمایشها را پوشش میدهد، تخلیه آن دشوار است |
| آموزش پیشین مداوم روی دادههای دامنه | هفتهها زمان پایدار خوشه | یک اجرای جدی، نه مجموعهای از آنها |
| استنتاج خود میزبانی شده با بار ثابت | ساعات نمونه همیشه روشن | به طور قابل پیشبینی هر ماه کاهش مییابد |
| ارزیابی و بررسی تحقیقات | خوشههای بیکار بین وظایف | سریعتر از هر الگوی دیگری هدر میرود |
| آموزش در مقیاس مرزی از ابتدا | هزاران ساعت شتابدهنده | یک خطای گرد کردن |
سه رفتار هزینه وجود دارد که ارزش برنامهریزی پیرامون آنها را دارد:
استفاده بر نرخ غالب است. یک خوشه با ۴۰٪ استفاده، همان هزینه ساعتی را برای شما دارد که یک خوشه با ۹۰٪ استفاده دارد. تعقیب یک نرخ ساعتی ارزانتر در حالی که کارهای نیمه بیکار را اجرا میکنید، بهینهسازی اشتباه است.
مقیاسبندی چند گرهای زیرخطی است. دو برابر کردن گرهها به ندرت زمان ساعت دیواری را نصف میکند. اتصالات متقابل و بارگذاری دادهها محدودکننده میشوند، و شکاف بین توان عملیاتی نظری و واقعی جایی است که اعتبارات ناپدید میشوند.
ذخیرهسازی و انتقال داده، صورتحساب دوم است. چکپوینتها، مجموعه دادهها و ترافیک بین منطقهای به آرامی در کنار خط شتابدهنده انباشته میشوند، و اعتباراتی که به محاسبات اعمال میشوند ممکن است همه آنها را پوشش ندهند.
AWS Trainium را بر اساس عملکرد قیمت در مقابل نمونههای GPU قابل مقایسه قرار میدهد، نه بر اساس قیمت ساعتی اصلی. هر مقایسه منتشر شده را به عنوان ادعای فروشنده در نظر بگیرید و مدل خود را بنچمارک کنید، زیرا نتیجه به شدت به معماری و طول دنباله بستگی دارد.
اعتبارات AWS Trainium با چه چیزهایی ترکیب میشود؟
اعتبارات محاسباتی و اعتبارات مدل صورتحسابهای متفاوتی هستند، و قویترین موقعیت تامین مالی داشتن چندین اعتبار متوسط در لایههای مختلف است تا یک اعتبار بزرگ در یک لایه واحد.
بیشتر استارتاپهای هوش مصنوعی چهار صورتحساب جداگانه پرداخت میکنند. اعتباری که یکی از آنها را پوشش میدهد مفید است. ترکیبی که سه مورد را پوشش میدهد، یک سال زمان عملیاتی است.
| لایه پشته | هزینه چه چیزی را پرداخت میکند | مقیاس اعتبار معمولی |
|---|---|---|
| محاسبات شتابدهنده (Trainium) | اجرای آموزش، استنتاج خود میزبانی شده | تا ۳۰۰,۰۰۰ دلار |
| ابر عمومی (ذخیرهسازی، داده، سرویسدهی) | همه چیز در اطراف مدل | پنج تا شش رقم |
| APIهای مدل (Anthropic، OpenAI، Google) | فراخوانیهایی که محصول شما انجام میدهد | چهار تا شش رقم |
| ابزار توسعه و مشاهدهپذیری | ساخت، نظارت، ارزیابی | صدها تا هزاران |
Trainium فقط در ردیف اول قرار دارد. اگر هم مدلی را آموزش میدهید و هم یک API پیشرفته را برای بخشهایی که خودتان آموزش ندادهاید فراخوانی میکنید، همزمان در ردیفهای یک و سه پرداخت میکنید، و باید برای هر دو اقدام کنید. سازگاری بین برنامهها متفاوت است، و این جزئیاتی است که AI Perks برای حل آن وجود دارد.
بنیانگذاران در مورد Trainium چه اشتباهی میکنند؟
گرانترین اشتباه، بودجهبندی Trainium به عنوان یک جایگزین GPU قطرهای است و کشف هزینه انتقال پس از شروع شمارش اعتبارات.
چهار خطای تکراری:
دستکم گرفتن انتقال. معماریهای ترانسفورمر استاندارد که از طریق مسیرهای فریمورک پشتیبانی شده اجرا میشوند، معمولاً به تمیزی منتقل میشوند. کرنلهای سفارشی CUDA، انواع توجه عجیب و غریب و کد تحقیقاتی پیشرفته اینطور نیستند. قبل از تعهد نقشه راه به آن، یک مرحله آموزش واقعی را روی دادههای واقعی بنچمارک کنید.
فرض اینکه اعتبارات ظرفیت را حل میکنند. موجودی اعتبار یک ابزار صورتحساب است. دریافت یک خوشه بزرگ چند گرهای در منطقهای که میخواهید، در زمانی که میخواهید، یک مشکل ظرفیت و رزرو است که پول به تنهایی آن را حل نمیکند.
شروع زودهنگام ساعت. اعتبارات محاسباتی زمانبندی شده هستند. فعال کردن یک اعتبار بزرگ ماهها قبل از اینکه بار کاری مناسبی برای جذب آن داشته باشید، رایجترین راهی است که بنیانگذاران یکی را هدر میدهند، و توالی مهمتر از مقدار اصلی است.
اندازهگیری واحد اشتباه. نرخ ساعتی هزینه شما نیست. هزینه به ازای هر اجرای آموزشی تکمیل شده، یا هزینه به ازای هر میلیون توکن سرویسدهی شده است. تیمهایی که عدد ساعتی را ردیابی میکنند، برای ارزانترین نمونه بهینه میکنند و در نهایت برای هر نتیجه بیشتر هزینه میکنند.
پنجمین اشتباه، کمتر آشکار، اقدام برای یک برنامه و توقف است. معیارهای تایید بین ارائهدهندگان به اندازه کافی متفاوت است که مجموعهای از درخواستها از یک درخواست دقیق بهتر است. getaiperks.com جایی است که مجموعه کامل در آن قرار دارد.
Trainium در میان برنامههای اعتبارات محاسباتی کجا قرار میگیرد؟
Trainium یک گزینه در میان مجموعه شلوغی از برنامههای شتابدهنده است، و مقایسه مفید این نیست که کدام عدد اصلی بزرگترین است، بلکه کدام بخش از صورتحساب را هر برنامه واقعاً بازپرداخت میکند.
AWS، Google Cloud، Azure، Nvidia و مجموعه رو به رشدی از ارائهدهندگان GPU بدون سرور، همگی برنامههای اعتباری با هدف استارتاپهای هوش مصنوعی اجرا میکنند. مقادیر تبلیغ شده قابل مقایسه بین آنها نیستند، زیرا هر کدام ترکیبی متفاوت از ساعات شتابدهنده، خدمات ابری عمومی و نقاط پایانی مدل مدیریت شده را پوشش میدهند. یک اعتبار بزرگ که فقط برای خدماتی که استفاده نمیکنید پرداخت میکند، کمتر از یک اعتبار متوسط که گلوگاه واقعی شما را پوشش میدهد، ارزش دارد.
سه مورد تیمهایی را که از اعتبار محاسباتی بهره میبرند از تیمهایی که یکی را بلااستفاده نگه میدارند، جدا میکند:
آمادگی بر اندازه غلبه دارد. یک اعتبار به اندازه آنچه که میتوانید در حالی که زنده است جذب کنید، ارزش دارد. تیمهایی که کد آموزشی آماده اجرا دارند، اعتبارات شتابدهنده را به نتایج تبدیل میکنند. تیمهایی که هنوز در حال انتخاب مدل پایه هستند، تمایل دارند موجودی را ثابت نگه دارند.
وسعت بر تمرکز غلبه دارد. معیارهای تایید بین ارائهدهندگان به اندازهای متفاوت است که داشتن چندین اعتبار متوسط در سراسر محاسبات شتابدهنده، ابر عمومی، APIهای مدل و ابزار، موقعیت قویتری نسبت به یک اعتبار بزرگ در یک لایه واحد است.
شرایط متغیرند. برنامههای زیرساخت، مقادیر، پوشش و معیارهای واجد شرایط بودن را بیشتر از هر دسته اعتبار دیگری اصلاح میکنند، بنابراین یک نمای لحظهای از چشمانداز سریعتر از آنچه بنیانگذاران انتظار دارند، کهنه میشود. AI Perks وجود دارد زیرا بهروز نگه داشتن آن تصویر یک شغل به خودی خود است.
سوالات متداول
ارزش اعتبارات رایگان AWS Trainium چقدر است؟
تا سقف ۳۰۰,۰۰۰ دلار، که گاهی به صورت ۳۰۰K اعتبار AWS نوشته میشود، برای استارتاپهایی که مدلها را روی نمونههای شتابدهنده AWS آموزش یا سرویسدهی میکنند. این یکی از بزرگترین اعتبارات محاسباتی تکمرحلهای موجود برای یک شرکت در مراحل اولیه است. واجد شرایط بودن به مرحله و تامین مالی بستگی دارد تا مورد استفاده شما، و شرایط فعلی در getaiperks.com ردیابی میشود.
AWS Trainium برای چه مواردی استفاده میشود؟
Trainium شتابدهنده سفارشی آمازون برای یادگیری عمیق است. تیمها از آن برای آموزش مدلها از ابتدا، آموزش پیشین مداوم، تنظیم دقیق مدلهای با وزن باز و استنتاج خود میزبانی شده با حجم بالا استفاده میکنند. این به عنوان نمونههای EC2 Trn مصرف میشود و از طریق AWS Neuron SDK برنامهریزی میشود، بنابراین شما خودتان پشته آموزشی را تامین میکنید.
آیا Trainium ارزانتر از اجاره GPU است؟
AWS Trainium را بر اساس عملکرد قیمت در مقابل قیمت ساعتی قرار میدهد، و پاسخ صادقانه این است که به مدل شما بستگی دارد. بارهای کاری ترانسفورمر استاندارد که به تمیزی روی کامپایلر Neuron نقش میبندند، تمایل به عملکرد خوبی دارند. معماریهای غیرمعمول یا کرنلهای سفارشی میتوانند مزیت را به تلاش انتقال و استفاده کمتر واقعی از دست بدهند.
آیا میتوانم اعتبارات Trainium را با اعتبارات API مدل ترکیب کنم؟
بله، و اکثر تیمها باید این کار را انجام دهند. آنها صورتحسابهای متفاوتی را پوشش میدهند: Trainium جایی است که مدل خودتان آموزش میبیند و اجرا میشود، در حالی که اعتبارات Anthropic، OpenAI و Google فراخوانیهای API پیشرفتهای را که محصول شما در اطراف آن انجام میدهد، پوشش میدهند. داشتن هر دو راهی است که بنیانگذاران یک سال کامل را پوشش میدهند. در AI Perks ببینید چه چیزهایی با هم ترکیب میشود.
آیا نیاز دارم کد PyTorch خود را برای Trainium بازنویسی کنم؟
معمولاً بازنویسی نیست، اما انتظار انتقال را داشته باشید. AWS Neuron SDK به PyTorch و JAX متصل میشود، و معماریهای مدل رایج با تغییرات پیکربندی منتقل میشوند. کرنلهای سفارشی و عملیات پشتیبانی نشده جایی هستند که کار واقعی قرار دارد، بنابراین قبل از برنامهریزی بر اساس آن، یک مرحله آموزش کامل را بنچمارک کنید.
استارتاپ برای چه اعتبارات محاسباتی دیگری باید اقدام کند؟
AWS، Google Cloud، Azure، Nvidia و چندین ارائهدهنده GPU بدون سرور همگی برنامههای استارتاپ اجرا میکنند، و تعدادی از آنها با یکدیگر سازگار هستند. AI Perks ۷.۷ میلیون دلار اعتبار در ۱۹۴ شرکت را با شرایط فعلی هر کدام در getaiperks.com ردیابی میکند.
در getaiperks.com مشترک شوید →
مدل را آموزش دهید. اجازه دهید شخص دیگری برای سیلیکون پول بدهد.