AI Perks pruža pristup ekskluzivnim popustima, kreditima i ponudama za AI alate, cloud usluge i API-je kako bi pomogao startupima i programerima uštedjeti novac.
Koliko besplatnih GPU kredita zaista može dobiti startup za obuku?
Besplatni GPU krediti za obuku modela dostupni su od hiperskalera, prodavača čipova i specijaliziranih računalnih platformi, s objavljenim gornjim granicama koje se kreću od otprilike 10.000 USD na nižem kraju do 1.000.000 USD na najvećem. Nijedan pojedinačni program ne pokriva cijeli proračun za obuku, a timovi koji financiraju stvarnu obuku drže tri ili četiri istovremeno.
Gornje granice u nastavku su ono što AI Perks trenutno prati. Svaku tretirajte kao gornju granicu razine, a ne kao zadani iznos - broj koji vam se ponudi ovisi o vašoj fazi i vašoj potpori, a ne o veličini vašeg treninga.
| Program | Praćena gornja granica kredita | Što krediti pokrivaju |
|---|---|---|
| AWS programi generativne AI | Do 1.000.000 USD | Korištenje AWS-a općenito: GPU instance, inferenciranje modela, pohrana, prijenos |
| Google Cloud za Startupe | 1.000 do 350.000 USD | Cijeli GCP, uključujući kapacitet GPU-a i TPU-a |
| AWS Activate (opći oblak) | Do 300.000 USD | Bilo koja AWS usluga, uključujući EC2 GPU instance |
| AWS Trainium | Do 300.000 USD | Amazonov vlastiti hardver za obuku, putem Trn instanci |
| Modal | Do 50.000 USD | Serverless GPU i CPU računanje, naplaćeno po sekundi |
| Together AI | Do 50.000 USD | Domaćinstvo obuke otvorenih modela, finog ugađanja i inferenciranja |
| Microsoft for Startups Founders Hub | 25.000 USD u Azureu | Azure računanje plus Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | Do 15.000 USD plus popusti na DGX Cloud | Krediti, pristup GPU-u i inženjerska podrška |
| Oracle Cloud | 10.000 USD | OCI računanje, pohrana, umrežavanje i upravljani AI |
Kombinirana gornja granica samo unutar sloja oblaka: znatno više od 1.000.000 USD. AI Perks prati 7,7 milijuna USD u kreditima za 194 tvrtke, od čega je kategorija računanja najveći pojedinačni blok.
Vrhunski AI krediti za startupove
Prijavite se izravno putem ovih provjerenih programa.
Claude (via program) $100,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
OpenAI (via program) $2,500
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Anthropic $20,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
AWS $300,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Google Cloud $350,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Lovable Up to $150
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Čemu zapravo služe GPU krediti
GPU krediti kupuju sate akceleratora na unajmljenom hardveru. Oni su pravi instrument kada posjedujete utege modela i pogrešan kada samo pozivate API nekog drugog.
Ta razlika odlučuje isplati li se prijaviti za bilo koji od gornjih programa. Četiri radna opterećenja istinski troše GPU sate:
Predobuka od nule. Rijetko, skupo i gotovo nikada pravi prvi potez za startup.
Nastavak predobuke. Uzimanje modela otvorenih utega i prolazak podataka domene kroz njega. Ovdje se zapravo događa većina ozbiljnog rada na modelu u fazi sjemenki.
Fino ugađanje i ugađanje preferencija. Jeftino u usporedbi s gore navedenim, ali iterativno, a broj iteracija je ono što košta novac.
Samostalno hostirano inferenciranje u velikom obujmu. Kada je obujam zahtjeva dovoljno visok, posluživanje vlastitih utega na rezerviranim GPU-ovima nadmašuje cijene API-ja po tokenu.
Ako je vaš proizvod omot oko API-ja na čelu, ništa od ovoga se ne primjenjuje i umjesto toga želite model kredite. Obje kategorije sjede jedna pored druge na getaiperks.com, a njihovo miješanje je najčešći način na koji osnivači gube aplikaciju.
Kako se ponaša trošak obuke GPU-a pri skaliranju
Obuka se naplaćuje u GPU-satima, ne u rezultatima. Brojač se pokreće na vrijeme zidnog sata pomnoženo s brojem akceleratora, bez obzira konvergira li, divergira ili se ruši u devetom satu.
Pet svojstava čini da se ovaj račun ponaša drugačije od bilo čega drugog u strukturi troškova startup-a:
Računanje se skalira s parametrima puta tokeni. Dobro uspostavljena aproksimacija je da FLOP-ovi za obuku rade otprilike šest puta više od broja parametara puta broja tokena. Udvostručenje oboje stoga predstavlja povećanje troškova otprilike četiri puta, a ne dvostruko.
Iskorištenost je tihi množitelj. Udio teoretskih FLOP-ova koje pokretanje zapravo postiže široko varira s strategijom paralelizacije, veličinom paketa i interkonekcijom. Loše ugađanje može koštati gotovo dvostruko više od dobro ugađenog za identičan izlaz.
Interkonekcija odlučuje o ekonomiji više čvorova. Jeftini GPU-ovi bez brze mrežne veze između čvorova nisu jeftini za distribuiranu obuku, jer klaster provodi vrijeme čekajući gradijente.
Neuspješni pokušaji naplaćuju se u cijelosti. Frekvencija spremanja točke provjere je kontrola troškova, a ne preferencija higijene.
Stavke koje nisu GPU nisu pogreške zaokruživanja. Pohrana točaka provjere, pohrana skupa podataka i izlaz izvan regije ili izvan oblaka dodaju značajan udio povrh troškova akceleratora. Široki krediti za oblak apsorbiraju ove; GPU-samo dodjela ne.
Vrhunski AI krediti za startupove
Prijavite se izravno putem ovih provjerenih programa.
Claude (via program) $100,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
OpenAI (via program) $2,500
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Anthropic $20,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
AWS $300,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Google Cloud $350,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Lovable Up to $150
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Kako odabrati između pružatelja GPU kredita
Uskladite kredit s oblikom radnog opterećenja, a ne s veličinom glavnog broja. Dodjela od 300.000 USD na hardveru koji vaš sustav ne može ciljati vrijedi manje od dodjele od 50.000 USD koju možete potrošiti sljedeći tjedan.
| Ako je vaše radno opterećenje | Pravi oblik kredita | Na što paziti |
|---|---|---|
| Predobuka od nule | Najveća dostupna dodjela hiperskalera | Kapacitet, a ne stanje kredita, je vezno ograničenje |
| Nastavak predobuke | Hiperskaler ili prilagođeni hardver | Trošak prijenosa s CUDA-e |
| Fino ugađanje otvorenih modela | Domaćinsko mjesto ili specijalizirani pružatelj GPU-a | Krediti istječu prije nego što vaš skup podataka bude spreman |
| Eksperimentiranje s naletima | Serverless, naplata po sekundi | Stalno uključeni GPU-ovi brzo troše serverless dodjelu |
| Samostalno hostirano inferenciranje | Rezervirani kapacitet plus program dobavljača | Radni ciklus postavlja točku rentabilnosti, a ne cijenu s popisa |
| Pozivanje API-ja na čelu | Model krediti, ne GPU krediti | Kupnja potpuno pogrešnog sloja |
Tri pitanja rješavaju većinu odluka. Je li vaš sustav vezan za CUDA-u, što smanjuje dodjelu prilagođenog hardvera za cijenu prijenosa? Gdje se već nalaze vaši podaci za obuku, s obzirom na to da se naplaćuje izlaz? I je li vaš radni ciklus povremeni ili stalan, što odlučuje serverless naspram rezerviranog kapaciteta?
Pravo na svaki program ovisi o fazi, financiranju, a ponekad i o tome koji vas ulagači podržavaju. Ti kriteriji su navedeni po programu na getaiperks.com.
Zašto tajming je važniji od veličine gornje granice
Računalni programi rade na dva neovisna sata: koliko dugo traje pregled i koliko dugo traje dodjela nakon što je odobrena. Spajanje ta dva u jedan sat je najskuplja pogreška u planiranju u ovoj kategoriji.
Sat pregleda uvelike varira ovisno o vrsti programa. Veliki programi hiperskalera i dobavljača čipova nose najviše gornje granice i najsporije cikluse pregleda, jer odluka uključuje osobu i red. Programi dobavljača hardvera nalaze se u sredini, a ono što oni omogućuju često je dodjela akceleratora, a ne novac, što je tijekom ograničene ponude vrjedniji dio. Serverless i platforme za hostiranu obuku nalaze se na brzom kraju, gdje odluka može pasti i prije nego što se planira pokušaj obuke.
Sat isteka teče u suprotnom smjeru od intuicije. Svaka dodjela računanja ima prozor, a taj prozor se općenito otvara na odobrenje, a ne na prvu upotrebu. Dodjela koja stigne dok se skup podataka još čisti provodi dio svog života na neaktivnom računu. Stoga su brzi programi opraštajući za držanje u rezervi, a spori su najmanje opraštajući za sjedenje na njima.
Praktična posljedica je da se gornja granica i iskoristiva vrijednost razilaze. Velika dodjela koja istekne usred čišćenja vrijedi manje od umjerene koja stigne tjedan dana prije nego što je klaster spreman. Kategorije računanja i računalne infrastrukture na getaiperks.com prikazuju koji su programi trenutno otvoreni, što je ulaz o kojem te odluke o tajmingu zapravo ovise.
Vrhunski AI krediti za startupove
Prijavite se izravno putem ovih provjerenih programa.
Claude (via program) $100,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
OpenAI (via program) $2,500
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Anthropic $20,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
AWS $300,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Google Cloud $350,000
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Lovable Up to $150
Prikladno za startupove u ranoj fazi
Što osnivači krivo shvaćaju o besplatnim GPU kreditima
Ponavljajuća pogreška je tretiranje stanja kredita kao rezervacije GPU-a. Nije. Krediti podmire invoice; kapacitet u vašoj regiji odlučuje hoće li instance uopće postojati.
Pet pogrešaka košta timove pravi novac:
Miješanje kredita s kapacitetom. Tijekom ograničene ponude, ograničenje za pokušaj obuke su dostupni akceleratori, a ne proračun. Programi dobavljača koji dolaze s dodjelom vrijede više nego što sugerira njihova novčana vrijednost.
Jurjenje za najvećim glavnim brojem. Dodjela na hardveru koji nije CUDA nosi trošak prijenosa u inženjerskim tjednima. Ponekad je taj posao odličan. Nikada nije besplatan.
Prijevremena prijava. Krediti su vremenski ograničeni, a dodjela koja istekne dok još čistite svoj skup podataka pretvara se u ništa.
Ignoriranje zaključavanja izlazom. Krediti iz jednog oblaka koncentriraju vaše podatke tamo. Kasnije premještanje velikog korpusa je račun koji nitko ne predviđa.
Obuka kada bi finog ugađanja bilo dovoljno. Većina proizvoda koji misle da trebaju trenirati trebaju finog ugađanja, a većina onih koji misle da trebaju finog ugađanja trebaju bolje dohvaćanje. Besplatni krediti su loš razlog za preuzimanje cjevovoda za obuku.
Držanje nekoliko dodjela preko različitih slojeva je ono što zapravo financira prvu godinu tvrtke za modele. AI Perks postoji kako bi prikazao koji su programi otvoreni i koje su kombinacije kompatibilne.
Često postavljana pitanja
Kako dobiti besplatne GPU kredite za obuku modela?
GPU krediti dolaze od pružatelja usluga oblaka, dobavljača čipova i specijaliziranih računalnih platformi, s gornjim granicama od otprilike 10.000 do 1.000.000 USD. Svaki program ima vlastite kriterije podobnosti temeljene na fazi i financiranju. Trenutni popis otvorenih programa, s onim što svaki pokriva, prati se na getaiperks.com.
Jesu li GPU krediti isti kao OpenAI ili Anthropic krediti?
Ne, i posjedovanje jednog nije zamjena za drugi. GPU krediti plaćaju sate akceleratora na hardveru koji kontrolirate. Model krediti plaćaju tokene putem API-ja nekog drugog. Timu koji trenira vlastite utege treba prvo; timu koji poziva model na čelu treba drugo.
Mogu li kombinirati GPU kredite od više pružatelja usluga?
Obično da, jer se svaka dodjela primjenjuje na račun drugog dobavljača. Kombiniranje preko dobavljača oblaka, dobavljača čipova i specijalizirane platforme je uobičajeni obrazac, a ne iznimka. Kompatibilnost varira ovisno o programu, a kombinacije koje rade navedene su na getaiperks.com.
Koliko GPU sati kupuje 50.000 USD u kreditima?
To u potpunosti ovisi o klasi akceleratora i regiji, a objavljene satne cijene se dovoljno često mijenjaju da bilo koji fiksni odgovor zastari. Korisniji okvir je radni ciklus: povremeni eksperimenti dugoročno rastežu dodjelu te veličine, dok je stalni klaster s više GPU-ova brzo troši.
Moram li imati prikupljeno financiranje da bih se kvalificirao?
Varies by program, and there is no single bar across the category. Some programs are open to teams at any stage, others weight the decision toward your backing, and several run tiers where the ceiling rises as you grow. Criteria differ enough between programs that guessing is a poor filter. The current per-program requirements are tracked at getaiperks.com.
Što se događa kada GPU krediti isteknu?
Neiskorišteni kredit se u gotovo svim programima gubi, zbog čega tajming aktivacije ima veću važnost od tajminga prijave. Dodjele su vremenski ograničene i prozor se općenito počinje odobrenjem. Usklađivanje vaših odobrenja s stvarnim rasporedom obuke je razlika između trošenja dodjele i gubitka.
Pretplatite se na getaiperks.com →
Trenirajte model. Neka dobavljači oblaka financiraju GPU-ove.
