یک استارتاپ آموزشی واقعاً چقدر اعتبار رایگان GPU دریافت می کند؟
اعتبارات رایگان GPU برای آموزش مدل از سوی هایپرسکیلرها، فروشندگان تراشه و پلتفرمهای محاسباتی تخصصی در دسترس است، با سقفهای منتشر شده از حدود ۱۰،۰۰۰ دلار در انتهای کوچک تا ۱،۰۰۰،۰۰۰ دلار در بزرگترین آنها. هیچ برنامه واحدی بودجه آموزشی را پوشش نمیدهد و تیمهایی که یک اجرای واقعی را تأمین مالی میکنند، سه یا چهار مورد را همزمان در دست دارند.
سقفهای زیر همان چیزی است که AI Perks در حال حاضر پیگیری میکند. هر کدام را به عنوان سقف سطح در نظر بگیرید تا جایزه پیشفرض - مقداری که به شما پیشنهاد میشود به مرحله و پشتیبانی شما بستگی دارد، نه به اندازه اجرای آموزشی شما.
| برنامه | سقف اعتبار پیگیری شده | اعتبارات چه چیزی را پوشش میدهد |
|---|---|---|
| برنامههای هوش مصنوعی مولد AWS | تا ۱،۰۰۰،۰۰۰ دلار | استفاده گسترده از AWS: نمونههای GPU، استنتاج مدل، ذخیرهسازی، انتقال |
| Google Cloud برای استارتاپها | ۱،۰۰۰ تا ۳۵۰،۰۰۰ دلار | تمام GCP، از جمله ظرفیت GPU و TPU |
| AWS Activate (ابر عمومی) | تا ۳۰۰،۰۰۰ دلار | هر سرویس AWS، از جمله نمونههای GPU EC2 |
| AWS Trainium | تا ۳۰۰،۰۰۰ دلار | سیلیکون آموزشی خود آمازون، از طریق نمونههای Trn |
| Modal | تا ۵۰،۰۰۰ دلار | محاسبات GPU و CPU بدون سرور، صورتحساب بر حسب ثانیه |
| Together AI | تا ۵۰،۰۰۰ دلار | آموزش، تنظیم دقیق و استنتاج مدلهای باز میزبانی شده |
| Microsoft for Startups Founders Hub | ۲۵،۰۰۰ دلار در Azure | محاسبات Azure به علاوه سرویس Azure OpenAI |
| Nvidia Inception | تا ۱۵،۰۰۰ دلار به علاوه تخفیف DGX Cloud | اعتبارات، دسترسی به GPU و پشتیبانی مهندسی |
| Oracle Cloud | ۱۰،۰۰۰ دلار | محاسبات OCI، ذخیرهسازی، شبکه و هوش مصنوعی مدیریت شده |
سقف ترکیبی فقط در لایه ابر: بیش از ۱،۰۰۰،۰۰۰ دلار. AI Perks ۷.۷ میلیون دلار اعتبار در ۱۹۴ شرکت را پیگیری میکند که دسته محاسباتی بزرگترین بخش مجزا است.
اعتبارات GPU واقعاً برای چه چیزی هستند؟
اعتبارات GPU ساعتهای شتابدهنده را در سختافزار اجارهای میخرند. آنها ابزار مناسبی هستند زمانی که مالک وزنهای مدل هستید و ابزار اشتباهی زمانی که فقط از API شخص دیگری استفاده میکنید.
این تمایز تعیین میکند که آیا هر یک از برنامههای بالا ارزش درخواست را دارند یا خیر. چهار نوع بار کاری واقعاً ساعتهای GPU را مصرف میکنند:
پیش-آموزش از ابتدا. نادر، گران و تقریباً هرگز اولین حرکت درست برای یک استارتاپ نیست.
ادامه پیش-آموزش. برداشتن یک مدل با وزن باز و عبور دادن دادههای دامنه از آن. اینجاست که بیشتر کارهای جدی مدل در مرحله اولیه در واقع انجام میشود.
تنظیم دقیق و تنظیم ترجیحات. ارزان نسبت به موارد بالا، اما تکراری، و تعداد تکرارها چیزی است که هزینه دارد.
استنتاج خود-میزبانی شده در حجم بالا. هنگامی که حجم درخواست به اندازه کافی بالا رفت، ارائه وزنهای خودتان بر روی GPUهای رزرو شده، قیمت API به ازای هر توکن را شکست میدهد.
اگر محصول شما یک پوشش در اطراف یک API پیشرو است، هیچ یک از این موارد اعمال نمیشود و به جای آن به اعتبارات مدل نیاز دارید. هر دو دسته در getaiperks.com در کنار هم قرار دارند و اشتباه گرفتن آنها رایجترین راهی است که بنیانگذاران با آن درخواست خود را تلف میکنند.
رفتار هزینه آموزش GPU در مقیاس چگونه است؟
آموزش بر حسب ساعت GPU، نه نتایج، صورتحساب میشود. کنتور بر اساس زمان واقعی سنجیده شده ضرب در تعداد شتابدهندهها کار میکند، چه اجرا همگرا شود، واگرا شود یا در ساعت نهم از کار بیفتد.
پنج ویژگی باعث میشود این صورتحساب رفتاری متفاوت از هر چیز دیگری در ساختار هزینه یک استارتاپ داشته باشد:
محاسبات با پارامترها ضربدر توکنها مقیاسبندی میشود. تقریب به خوبی تثبیت شده این است که FLOPهای آموزشی تقریباً شش برابر تعداد پارامترها ضربدر تعداد توکنها اجرا میشوند. بنابراین دو برابر کردن هر دو، افزایشی چهار برابری در هزینه ایجاد میکند، نه دو برابر.
استفاده یک ضربکننده پنهان است. کسری از FLOPهای نظری که یک اجرا واقعاً به دست میآورد، بسته به استراتژی موازیسازی، اندازه دسته و اتصال متقابل، بسیار متفاوت است. یک اجرای با تنظیم نامناسب میتواند تقریباً دو برابر هزینه یک اجرای با تنظیم خوب را برای خروجی یکسان داشته باشد.
اتصال متقابل اقتصاد چند گره را تعیین میکند. GPUهای ارزان بدون شبکه سریع گره به گره برای آموزش توزیع شده ارزان نیستند، زیرا کلاستر زمان خود را صرف انتظار برای گرادیانها میکند.
اجراهای ناموفق با هزینه کامل صورتحساب میشوند. فرکانس چکپوینت یک کنترل هزینه است، نه یک اولویت بهداشتی.
اقلام غیر GPU خطی، خطاهای گرد کردن نیستند. ذخیرهسازی چکپوینت، ذخیرهسازی مجموعه داده و خروج از منطقه یا ابر، بخش قابل توجهی را به هزینههای شتابدهنده اضافه میکنند. اعتبارات ابری گسترده این موارد را جذب میکنند؛ یک جایزه فقط GPU این کار را نمیکند.
نحوه انتخاب بین ارائهدهندگان اعتبار GPU
اعتبار را با شکل بار کاری مطابقت دهید، نه با اندازه عدد اصلی. یک کمک مالی ۳۰۰،۰۰۰ دلاری بر روی سیلیکونی که پشته شما نمیتواند هدف قرار دهد، کمتر از یک کمک مالی ۵۰،۰۰۰ دلاری که میتوانید هفته آینده خرج کنید، ارزش دارد.
| اگر بار کاری شما این است | شکل اعتبار مناسب | به چه چیزی توجه کنید |
|---|---|---|
| پیش-آموزش از ابتدا | بزرگترین کمک مالی هایپرسکیلر موجود | ظرفیت، نه مانده اعتبار، قید محدود کننده است |
| ادامه پیش-آموزش | هایپرسکیلر یا سیلیکون سفارشی | هزینه انتقال از CUDA |
| تنظیم دقیق مدلهای باز | پلتفرم میزبانی شده یا ارائهدهنده GPU تخصصی | اعتبارات قبل از آماده شدن مجموعه داده شما منقضی میشوند |
| آزمایشهای انفجاری | بدون سرور، صورتحساب بر حسب ثانیه | GPUهای همیشه روشن، کمک مالی بدون سرور را به سرعت مصرف میکنند |
| استنتاج خود-میزبانی شده | ظرفیت رزرو شده به علاوه برنامه فروشنده | چرخه وظیفه نقطه سر به سر را تعیین میکند، نه قیمت لیست |
| فراخوانی API پیشرو | اعتبارات مدل، نه اعتبارات GPU | خرید لایه اشتباه به طور کامل |
سه سوال اکثر تصمیمات را حل میکنند. آیا پشته شما قفل CUDA است، که برنامههای سیلیکون سفارشی را با هزینه انتقال کاهش میدهد؟ با توجه به اینکه خروج صورتحساب میشود، دادههای آموزشی شما در حال حاضر کجا قرار دارند؟ و آیا چرخه وظیفه شما انفجاری یا پایدار است، که ظرفیت بدون سرور را در مقابل ظرفیت رزرو شده تعیین میکند؟
واجد شرایط بودن برای هر برنامه به مرحله، تأمین مالی و گاهی اوقات به سرمایهگذارانی که از شما حمایت میکنند بستگی دارد. این معیارها در getaiperks.com برای هر برنامه لیست شدهاند.
چرا زمانبندی مهمتر از اندازه سقف است
برنامههای محاسباتی بر روی دو ساعت مستقل اجرا میشوند: مدت زمان بررسی طول میکشد، و مدت زمانی که یک کمک مالی پس از تأیید زنده میماند. فروپاشی این دو در یک ساعت گرانترین اشتباه زمانبندی در این دسته است.
ساعت بررسی بسته به نوع برنامه به شدت متفاوت است. برنامههای هایپرسکیلر و فروشنده تراشه بزرگ با بالاترین سقفها و کندترین چرخههای بررسی همراه هستند، زیرا تصمیم شامل یک انسان و یک صف است. برنامههای فروشنده سختافزار در وسط قرار دارند، و آنچه آنها گیت میکنند اغلب تخصیص شتابدهنده است تا پول، که در طول عرضه محدود، نیمه با ارزشتر است. پلتفرمهای بدون سرور و آموزش میزبانی شده در انتهای سریع قرار دارند، جایی که تصمیم میتواند قبل از برنامهریزی یک اجرای آموزشی گرفته شود.
ساعت انقضا در جهت مخالف شهود اجرا میشود. هر کمک مالی محاسباتی دارای یک پنجره است، و این پنجره معمولاً از زمان تأیید باز میشود تا از اولین استفاده. کمک مالی که در حالی که مجموعه داده هنوز در حال پاکسازی است، دریافت میشود، بخشی از عمر خود را در یک حساب بیکار میگذراند. بنابراین برنامههای سریع، بخشنده نگه داشتن در ذخیره هستند، و برنامههای کند، کمترین بخشنده برای نشستن هستند.
پیامد عملی این است که اندازه سقف و ارزش قابل استفاده منحرف میشوند. کمک مالی بزرگی که در اواسط پاکسازی منقضی میشود، کمتر از یک کمک مالی متوسط که هفتهای که کلاستر آماده است دریافت میشود، ارزش دارد. دستههای زیرساخت محاسباتی و ابری در getaiperks.com نشان میدهند که کدام برنامهها در حال حاضر باز هستند، که ورودی است که تصمیمات زمانبندی واقعاً به آن بستگی دارد.
آنچه بنیانگذاران درباره اعتبارات رایگان GPU اشتباه میگیرند
خطای مکرر این است که مانده اعتبار را به عنوان رزرو GPU در نظر میگیرند. نیست. اعتبارات صورتحساب را تسویه میکنند؛ ظرفیت در منطقه شما تصمیم میگیرد که آیا نمونهها اصلاً وجود دارند یا خیر.
پنج اشتباه هزینه واقعی تیمها را دارد:
اشتباه گرفتن اعتبار با ظرفیت. در طول عرضه محدود، محدودیت یک اجرای آموزشی، شتابدهندههای موجود است، نه بودجه. برنامههای فروشنده که همراه با تخصیص میآیند، بیشتر از ارزش دلاری آنها ارزش دارند.
تعقیب بزرگترین عدد اصلی. کمک مالی بر روی سیلیکون غیر CUDA هزینه انتقال در هفتههای مهندسی را دارد. گاهی اوقات این معامله عالی است. هرگز رایگان نیست.
زود درخواست دادن. اعتبارات زمانبندی شده هستند، و کمک مالی که در حالی که هنوز در حال پاکسازی مجموعه داده خود هستید منقضی میشود، به هیچ چیز تبدیل نمیشود.
نادیده گرفتن قفل خروج. اعتبارات از یک ابر، دادههای شما را در آنجا متمرکز میکند. جابجایی یک کُرپوس بزرگ بعداً هزینهای است که هیچ کس پیشبینی نمیکند.
آموزش زمانی که تنظیم دقیق کافی باشد. بیشتر محصولات که فکر میکنند نیاز به آموزش دارند، نیاز به تنظیم دقیق دارند، و بیشتر آنها که فکر میکنند نیاز به تنظیم دقیق دارند، نیاز به بازیابی بهتری دارند. اعتبارات رایگان دلیل ضعیفی برای پذیرش یک خط لوله آموزشی است.
نگه داشتن چندین کمک مالی در لایههای مختلف، همان چیزی است که واقعاً اولین سال شرکت مدل را تأمین مالی میکند. AI Perks برای نشان دادن اینکه کدام برنامهها باز هستند و کدام ترکیبات سازگار هستند، وجود دارد.
سوالات متداول
چگونه اعتبار GPU رایگان برای آموزش مدل دریافت کنم؟
اعتبارات GPU از ارائهدهندگان ابری، فروشندگان تراشه و پلتفرمهای محاسباتی تخصصی با سقفهایی از حدود ۱۰،۰۰۰ دلار تا ۱،۰۰۰،۰۰۰ دلار میآیند. هر برنامه معیارهای واجد شرایط بودن خاص خود را بر اساس مرحله و تأمین مالی دارد. فهرست فعلی برنامههای باز، با آنچه هر کدام پوشش میدهد، در getaiperks.com پیگیری میشود.
آیا اعتبارات GPU با اعتبارات OpenAI یا Anthropic یکسان هستند؟
خیر، و داشتن یکی جایگزین دیگری نیست. اعتبارات GPU هزینه ساعتهای شتابدهنده را بر روی سختافزاری که کنترل میکنید پرداخت میکنند. اعتبارات مدل هزینه توکنها را از طریق API شخص دیگری پرداخت میکنند. تیمی که وزنهای خود را آموزش میدهد به اولی نیاز دارد؛ تیمی که یک مدل پیشرو را فراخوانی میکند به دومی نیاز دارد.
آیا میتوانم اعتبارات GPU را از چندین ارائهدهنده جمع کنم؟
معمولاً بله، زیرا هر کمک مالی به صورتحساب فروشنده متفاوتی اعمال میشود. انباشت در سراسر ابر، فروشنده تراشه و پلتفرم تخصصی، الگوی عادی به جای استثنا است. سازگاری بسته به برنامه متفاوت است، و ترکیباتی که کار میکنند در getaiperks.com لیست شدهاند.
۵۰،۰۰۰ دلار اعتبار چند ساعت GPU میخرد؟
این کاملاً به کلاس شتابدهنده و منطقه بستگی دارد، و نرخهای ساعتی منتشر شده به اندازهای زیاد تغییر میکنند که هر پاسخ ثابتی به سرعت قدیمی میشود. چارچوب مفیدتر چرخه وظیفه است: آزمایشهای انفجاری یک کمک مالی به این اندازه را به طور گستردهای کشش میدهند، در حالی که یک کلاستر چند GPU همیشه روشن آن را به سرعت مصرف میکند.
آیا برای واجد شرایط بودن باید تأمین مالی جمع کرده باشم؟
این بسته به برنامه متفاوت است، و هیچ میله واحدی در سراسر دسته وجود ندارد. برخی از برنامهها برای تیمها در هر مرحله باز هستند، برخی دیگر تصمیم را به سمت حمایت شما وزن میدهند، و چندین سطح اجرا وجود دارد که سقف با رشد شما افزایش مییابد. معیارها بین برنامهها به اندازهای متفاوت هستند که حدس و گمان یک فیلتر ضعیف است. الزامات فعلی برای هر برنامه در getaiperks.com پیگیری میشود.
وقتی اعتبارات GPU منقضی میشوند چه اتفاقی میافتد؟
اعتبار استفاده نشده در تقریباً همه برنامهها از دست میرود، به همین دلیل است که زمانبندی فعالسازی مهمتر از زمانبندی درخواست است. کمکهای مالی زمانبندی شده هستند و پنجره معمولاً از زمان تأیید شروع میشود. توالی تأییدیههای شما در مقابل یک برنامه آموزشی واقعی، تفاوت بین خرج کردن یک کمک مالی و از دست دادن آن است.
در getaiperks.com مشترک شوید →
مدل را آموزش دهید. اجازه دهید فروشندگان ابری GPUها را تأمین مالی کنند.