AI Perks უზრუნველყოფს ექსკლუზიურ ფასდაკლებებს, კრედიტებსა და შეთავაზებებს AI ინსტრუმენტებზე, ღრუბლოვან სერვისებსა და API-ებზე, რათა დაეხმაროს სტარტაპებსა და დეველოპერებს ფულის დაზოგვაში.
რამდენი უფასო GPU კრედიტი შეუძლია რეალურად მიიღოს სტარტაპმა მოდელის ტრენინგისთვის?
მოდელის ტრენინგისთვის განკუთვნილი უფასო GPU კრედიტები ხელმისაწვდომია ჰიპერსკალერების, ჩიპების გამყიდველების და სპეციალიზებული კომპიუტერული პლატფორმებისგან, გამოქვეყნებული ჭერის ოდენობა დაახლოებით $10,000-დან $1,000,000-მდე მერყეობს. არც ერთი პროგრამა არ ფარავს ტრენინგის მთელ ბიუჯეტს, ხოლო გუნდები, რომლებიც აფინანსებენ რეალურ ტრენინგს, იყენებენ სამ-ოთხ პროგრამას ერთდროულად.
ქვემოთ მოცემული ჭერის ოდენობები არის ის, რასაც AI Perks ამჟამად აკონტროლებს. თითოეული მათგანი განიხილეთ როგორც საფეხურის ჭერი, და არა როგორც სტანდარტული ჯილდო - შემოთავაზებული თანხა დამოკიდებულია თქვენს ეტაპზე და თქვენს მხარდაჭერაზე, არა თქვენი ტრენინგის მასშტაბზე.
| პროგრამა | თვალყურს ადევნებული კრედიტის ჭერი | რას ფარავს კრედიტები |
|---|---|---|
| AWS გენერაციული AI პროგრამები | $1,000,000-მდე | AWS-ის გამოყენება ზოგადად: GPU ინსტანციები, მოდელის ინფერენცია, შენახვა, გადაცემა |
| Google Cloud for Startups | $1,000 - $350,000 | GCP-ის მთლიანი გამოყენება, მათ შორის GPU და TPU სიმძლავრე |
| AWS Activate (ზოგადი ღრუბლოვანი მომსახურება) | $300,000-მდე | ნებისმიერი AWS სერვისი, მათ შორის EC2 GPU ინსტანციები |
| AWS Trainium | $300,000-მდე | Amazon-ის საკუთარი ტრენინგის სილიკონი, Trn ინსტანციების საშუალებით |
| Modal | $50,000-მდე | Serverless GPU და CPU კომპიუტერი, ბილინგი წამების მიხედვით |
| Together AI | $50,000-მდე | ჰოსტინგული ღია მოდელების ტრენინგი, დახვეწა და ინფერენცია |
| Microsoft for Startups Founders Hub | $25,000 Azure-ში | Azure კომპიუტერი პლუს Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | $15,000-მდე პლუს DGX Cloud ფასდაკლებები | კრედიტები, GPU-ზე წვდომა და საინჟინრო მხარდაჭერა |
| Oracle Cloud | $10,000 | OCI კომპიუტერი, შენახვა, ქსელი და მართვადი AI |
საერთო ჭერი მხოლოდ ღრუბლოვანი ფენისთვის: $1,000,000-ზე მეტი. AI Perks აკონტროლებს $7.7M კრედიტს 194 კომპანიაში, რომელთაგან კომპიუტერული კატეგორია ყველაზე დიდია.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რისთვის გამოიყენება GPU კრედიტები რეალურად
GPU კრედიტები ყიდულობენ ამაჩქარებლის საათებს დაქირავებულ ტექნიკაზე. ისინი სწორი ინსტრუმენტია, როდესაც თქვენ ფლობთ მოდელის წონებს და არასწორი, როდესაც თქვენ მხოლოდ სხვის API-ს იყენებთ.
ეს განსხვავება წყვეტს, ღირს თუ არა ზემოთ მოცემული რომელიმე პროგრამა განაცხადისთვის. ოთხი სამუშაო დატვირთვა რეალურად მოიხმარს GPU საათებს:
წინასწარი ტრენინგი ნულიდან. იშვიათი, ძვირი და თითქმის არასოდეს სწორი პირველი ნაბიჯი სტარტაპისთვის.
გაგრძელებული წინასწარი ტრენინგი. ღია წონის მოდელის აღება და დომენის მონაცემების მის მეშვეში გავლა. აქ ხდება მოდელზე სერიოზული მუშაობის უმეტესობა საწყის ეტაპზე.
დახვეწა და უპირატესობის დახვეწა. შედარებით იაფია ზემოთ ჩამოთვლილებთან, მაგრამ ინტენსიური, და იტერაციების რაოდენობა ხდება ის, რაც ფულს ხარჯავს.
თვითჰოსტინგიანი ინფერენცია დიდი მოცულობით. მას შემდეგ, რაც მოთხოვნების მოცულობა საკმარისად მაღალია, საკუთარი წონების დაცვა დაცულ GPU-ებზე ჯობია ტოკენ-ზე დაფუძნებულ API-ის ფასებს.
თუ თქვენი პროდუქტი არის ფრონტიერ API-ის შემფუთველი, არაფერი ამაზე არ ვრცელდება და თქვენ გჭირდებათ მოდელის კრედიტები. ორივე კატეგორია განთავსებულია ერთმანეთის გვერდით getaiperks.com-ზე, და მათი არევა არის ყველაზე გავრცელებული გზა, როდესაც დამფუძნებლები კარგავენ განაცხადს.
როგორ იქცევა GPU ტრენინგის ღირებულება მასშტაბირებისას
ტრენინგი ბილინგდება GPU-საათებში, არა შედეგებში. მრიცხველი მუშაობს კედლის საათის დროზე გამრავლებული ამაჩქარებლის რაოდენობაზე, მიუხედავად იმისა, მიდის თუ არა ტრენინგი კონვერგენციაში, დივერგენციაში ან იშლება მეცხრე საათზე.
ხუთი თვისება განაპირობებს ამ ინვოისის ქცევას, რომელიც განსხვავდება სტარტაპის ხარჯების სტრუქტურის ნებისმიერი სხვა რამისგან:
კომპიუტერი მასშტაბირდება პარამეტრების გამრავლებული ტოკენების რაოდენობაზე. კარგად დამკვიდრებული მიახლოებაა, რომ ტრენინგის FLOPs მუშაობს დაახლოებით ექვსჯერ პარამეტრის რაოდენობაზე გამრავლებული ტოკენის რაოდენობაზე. ამრიგად, ორივეს გაორმაგება იწვევს ხარჯების დაახლოებით ოთხმაგ ზრდას, არა გაორმაგებას.
გამოყენება არის ჩუმი მულტიპლიკატორი. რეალურად მიღწეული თეორიული FLOPs-ის წილად მუშაობა ფართოდ განსხვავდება პარალელიზმის სტრატეგიის, ბატჩის ზომის და ინტერკონექტის მიხედვით. ცუდად დაყენებული ტრენინგი შეიძლება ღირდეს თითქმის ორჯერ მეტი, ვიდრე კარგად დაყენებული, იდენტური შედეგისთვის.
ინტერკონექტი განსაზღვრავს მრავალ-კვანძის ეკონომიკას. იაფი GPU-ები სწრაფი კვანძიდან-კვანძზე ქსელის გარეშე არ არის იაფი დისტრიბუციული ტრენინგისთვის, რადგან კლასტერი დროის ნაწილს ატარებს გრადიენტების მოლოდინში.
ჩავარდნილი ტრენინგები ბილინგდება სრულად. ჩეკპოინტის სიხშირე არის ხარჯების კონტროლი, არა ჰიგიენის პრეფერენცია.
არა-GPU ხაზის პუნქტები არ არის მრგვალი შეცდომები. ჩეკპოინტის შენახვა, მონაცემთა ნაკრების შენახვა და ჯვარედინი რეგიონის ან ჯვარედინი ღრუბლის გამომავალი დამატებით მნიშვნელოვან ნაწილს ამატებს ამაჩქარებლის ხარჯებს. ფართო ღრუბლოვანი კრედიტები შთანთქავს ამას; მხოლოდ GPU-ის გრანტი არ აკეთებს ამას.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
როგორ ავირჩიოთ GPU კრედიტების მიმწოდებლებს შორის
შეადარეთ კრედიტი სამუშაო დატვირთვის ფორმას, არა სათაურის ნომრის ზომას. $300,000-იანი გრანტი სილიკონზე, რომელსაც თქვენი სტეკი ვერ მიაღწევს, ნაკლებად ღირს, ვიდრე $50,000-იანი გრანტი, რომლის დახარჯვაც შეგიძლიათ მომავალ კვირას.
| თუ თქვენი სამუშაო დატვირთვაა | კრედიტის სწორი ფორმა | რას უნდა დავაკვირდეთ |
|---|---|---|
| წინასწარი ტრენინგი ნულიდან | უმსხვილესი ჰიპერსკალერის გრანტი | სიმძლავრე, არა კრედიტის ბალანსი, არის შემზღუდავი ფაქტორი |
| გაგრძელებული წინასწარი ტრენინგი | ჰიპერსკალერი ან მორგებული სილიკონი | CUDA-დან გადატანის ხარჯი |
| ღია მოდელების დახვეწა | ჰოსტინგული პლატფორმა ან სპეციალისტი GPU პროვაიდერი | კრედიტების ვადის გასვლა თქვენი მონაცემთა ნაკრების მზადყოფნამდე |
| აფეთქებადი ექსპერიმენტაცია | Serverless, წამებზე დაფუძნებული ბილინგი | ყოველთვის თბილი GPU-ები სწრაფად ხარჯავენ serverless გრანტს |
| თვითჰოსტინგიანი ინფერენცია | დაცული სიმძლავრე პლუს ვენდორის პროგრამა | დატვირთვის ციკლი ადგენს ზღვარს, არა ფასების სია |
| ფრონტიერ API-ის გამოძახება | მოდელის კრედიტები, არა GPU კრედიტები | სულ სხვა ფენის ყიდვა |
სამი კითხვა წყვეტს უმეტეს გადაწყვეტილებებს. ჩაკეტილია თუ არა თქვენი სტეკ CUDA-ზე, რაც ამცირებს მორგებული სილიკონის პროგრამებს გადატანის ხარჯებით? სად ცხოვრობს თქვენი ტრენინგის მონაცემები უკვე, იმის გათვალისწინებით, რომ გამავალი ტრაფიკი ფასდება? და არის თუ არა თქვენი დატვირთვის ციკლი აფეთქებადი თუ მუდმივი, რაც განსაზღვრავს serverless-ს დაცული სიმძლავრის წინააღმდეგ?
თითოეული პროგრამისთვის დასაშვებობა დამოკიდებულია ეტაპზე, დაფინანსებაზე და ზოგჯერ იმაზე, თუ რომელი ინვესტორები უჭერენ თქვენ მხარს. ამ კრიტერიუმებს ჩამოთვლილია თითოეული პროგრამისთვის getaiperks.com-ზე.
რატომ არის ტაიმინგი უფრო მნიშვნელოვანი, ვიდრე ჭერის ზომა
კომპიუტერული პროგრამები მუშაობს ორ დამოუკიდებელ საათზე: რამდენი დრო სჭირდება მიმოხილვას და რამდენი დრო რჩება გრანტი აქტიური დამტკიცების შემდეგ. ამ ორი დროის ერთში შეკუმშვა არის ყველაზე ძვირადღირებული დაგეგმვის შეცდომა ამ კატეგორიაში.
მიმოხილვის საათი ძალიან განსხვავდება პროგრამის ტიპის მიხედვით. მსხვილი ჰიპერსკალერების და ჩიპების ვენდორების პროგრამებს აქვთ ყველაზე მაღალი ჭერი და ყველაზე ნელი მიმოხილვის ციკლები, რადგან გადაწყვეტილება მოიცავს ადამიანს და რიგს. ტექნიკის ვენდორების პროგრამები შუაშია, და ის, რასაც ისინი აკონტროლებენ, ხშირად არის ამაჩქარებლის განაწილება, ვიდრე ფული, რაც მჭიდრო მიწოდების დროს უფრო ღირებული ნახევარია. Serverless და ჰოსტინგული ტრენინგის პლატფორმები სწრაფი დასასრულისკენ არიან, სადაც გადაწყვეტილება შეიძლება მიღებულ იქნას ტრენინგის დაწყებამდეც.
ვადის გასვლის საათი მუშაობს საპირისპირო მიმართულებით, ვიდრე ინტუიცია. თითოეულ კომპიუტერულ გრანტს აქვს ფანჯარა, და ეს ფანჯარა ზოგადად იხსნება დამტკიცების შემდეგ, არა პირველი გამოყენების შემდეგ. გრანტი, რომელიც მოდის მონაცემთა ნაკრების გაწმენდისას, ხარჯავს თავის ცხოვრების ნაწილს უმოქმედო ანგარიშზე. ამრიგად, სწრაფად მოძრავი პროგრამები ყველაზე პატივსაცემი არიან რეზერვში შესანახად, ხოლო ნელა მოძრავი ყველაზე ნაკლებად პატივსაცემია.
პრაქტიკული შედეგია ის, რომ ჭერის ზომა და გამოსაყენებელი ღირებულება განსხვავდება. დიდი გრანტი, რომელიც იწურება გაწმენდის შუა პერიოდში, ნაკლებად ღირს, ვიდრე მოკრძალებული, რომელიც მოდის კვირაში, როდესაც კლასტერი მზად არის. კომპიუტერული და ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურის კატეგორიები getaiperks.com-ზე აჩვენებს, რომელი პროგრამებია ამჟამად ღია, რაც არის შეყვანა, რომელზეც ეს ტაიმინგის გადაწყვეტილებები რეალურად არის დამოკიდებული.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რას აკეთებენ დამფუძნებლები არასწორად უფასო GPU კრედიტებთან დაკავშირებით
განმეორებითი შეცდომა არის კრედიტის ბალანსის GPU-ის დაჯავშნად მიჩნევა. ეს ასე არ არის. კრედიტები ასახავენ ინვოისს; თქვენს რეგიონში არსებული სიმძლავრე განსაზღვრავს, არსებობს თუ არა ინსტანციები საერთოდ.
ხუთი შეცდომა გუნდებს რეალურ ფულს აჯარიმებს:
კრედიტისა და სიმძლავრის არევა. მჭიდრო მიწოდების დროს, ტრენინგის შეზღუდვა არის ხელმისაწვდომი ამაჩქარებლები, არა ბიუჯეტი. ვენდორის პროგრამები, რომლებიც მოდის განაწილებით, უფრო ღირებულია, ვიდრე მათი დოლარის ღირებულება.
უცხოური სათაურის ნომრის დევნა. არა-CUDA სილიკონზე გრანტი ატარებს საინჟინრო კვირების გადატანის ხარჯს. ზოგჯერ ეს გარიგება შესანიშნავია. ის არასოდეს არის უფასო.
ძალიან ადრე განაცხადის შეტანა. კრედიტები დროში შეზღუდულია, და გრანტი, რომელიც იწურება, სანამ ჯერ კიდევ აწმენდთ თქვენს მონაცემთა ნაკრებს, არაფრად იქცევა.
გამავალი ჩაკეტვის უგულებელყოფა. ერთი ღრუბლიდან მიღებული კრედიტები თქვენს მონაცემებს იქ აკონცენტრირებს. მოგვიანებით დიდი კორპუსის ამოღება არის ინვოისი, რომელსაც არავინ პროგნოზირებს.
ტრენინგი, როდესაც დახვეწა იქნებოდა საკმარისი. პროდუქტების უმეტესობას, რომლებიც ფიქრობენ, რომ მათ სჭირდებათ ტრენინგი, სჭირდებათ დახვეწა, და მათ, რომლებიც ფიქრობენ, რომ მათ სჭირდებათ დახვეწა, სჭირდებათ უკეთესი აღდგენა. უფასო კრედიტები არის ცუდი მიზეზი ტრენინგის მილსადენის ასაღებად.
რამდენიმე გრანტის შენარჩუნება სხვადასხვა ფენებში არის ის, რაც რეალურად აფინანსებს მოდელის კომპანიის პირველ წელს. AI Perks არსებობს იმის საჩვენებლად, თუ რომელი პროგრამებია ღია და რომელი კომბინაციებია თავსებადი.
ხშირად დასმული კითხვები
როგორ მივიღო უფასო GPU კრედიტები მოდელის ტრენინგისთვის?
GPU კრედიტები მოდის ღრუბლოვანი პროვაიდერებისგან, ჩიპების ვენდორებისგან და სპეციალიზებული კომპიუტერული პლატფორმებისგან, ჭერით დაახლოებით $10,000-დან $1,000,000-მდე. თითოეულ პროგრამას აქვს საკუთარი დასაშვებობის კრიტერიუმები, რომელიც დაფუძნებულია ეტაპზე და დაფინანსებაზე. ღია პროგრამების მიმდინარე სია, იმის გათვალისწინებით, თუ რას ფარავს თითოეული, კონტროლდება getaiperks.com-ზე.
არის თუ არა GPU კრედიტები იგივე, რაც OpenAI ან Anthropic კრედიტები?
არა, და ერთი მეორეს შემცვლელი არ არის. GPU კრედიტები იხდიან ამაჩქარებლის საათებს ტექნიკაზე, რომელსაც თქვენ აკონტროლებთ. მოდელის კრედიტები იხდიან ტოკენებს ვინმე სხვას API-ის საშუალებით. გუნდს, რომელიც ავარჯიშებს საკუთარ წონებს, სჭირდება პირველი; გუნდს, რომელიც იყენებს ფრონტიერ მოდელს, სჭირდება მეორე.
შემიძლია თუ არა GPU კრედიტების დაგროვება რამდენიმე პროვაიდერისგან?
ჩვეულებრივ დიახ, რადგან თითოეული გრანტი ვრცელდება სხვა ვენდორის ინვოისზე. დაგროვება ღრუბლებს, ჩიპების ვენდორებს და სპეციალისტ პლატფორმებს შორის არის ნორმალური ნიმუში, ვიდრე გამონაკლისი. თავსებადობა მერყეობს პროგრამის მიხედვით, და თავსებადი კომბინაციები ჩამოთვლილია getaiperks.com-ზე.
რამდენი GPU საათი ყიდულობს $50,000 კრედიტს?
ეს მთლიანად დამოკიდებულია ამაჩქარებლის კლასზე და რეგიონზე, და გამოქვეყნებული საათობრივი ტარიფები იმდენად ხშირად იცვლება, რომ ნებისმიერი ფიქსირებული პასუხი სწრაფად ძველდება. უფრო სასარგებლო ფორმულირება არის დატვირთვის ციკლი: აფეთქებადი ექსპერიმენტაცია ამ ზომის გრანტს შორს ხდის, ხოლო ყოველთვის ჩართული მრავალ-GPU კლასტერი მას სწრაფად მოიხმარს.
მჭირდება თუ არა დაფინანსების მოზიდვა კვალიფიკაციისთვის?
ეს მერყეობს პროგრამის მიხედვით, და არ არსებობს ერთიანი ბარი მთელი კატეგორიისთვის. ზოგიერთი პროგრამა ღიაა ნებისმიერი ეტაპის გუნდებისთვის, სხვები წონებენ გადაწყვეტილებას თქვენი მხარდაჭერის მიმართ, და რამდენიმე მართავს საფეხურებს, სადაც ჭერი იზრდება თქვენი ზრდისას. კრიტერიუმები იმდენად განსხვავდება პროგრამებს შორის, რომ გამოცნობა ცუდი ფილტრია. მიმდინარე პროგრამის მიხედვით მოთხოვნები კონტროლდება getaiperks.com-ზე.
რა ხდება, როდესაც GPU კრედიტების ვადა იწურება?
გამოუყენებელი კრედიტი დაიკარგება თითქმის ყველა პროგრამაში, ამიტომ აქტივაციის ტაიმინგი უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე განაცხადის ტაიმინგი. გრანტები დროში შეზღუდულია და ფანჯარა ზოგადად იწყება დამტკიცების შემდეგ. თქვენი დამტკიცებების თანმიმდევრობა რეალურ ტრენინგის განრიგთან არის განსხვავება გრანტის დახარჯვასა და მის დაკარგვას შორის.
ავარჯიშეთ მოდელი. ღრუბლოვანი ვენდორები დააფინანსებენ GPU-ებს.
