훈련 스타트업이 실제로 받을 수 있는 무료 GPU 크레딧은 얼마인가요?
모델 훈련을 위한 무료 GPU 크레딧은 하이퍼스케일러, 칩 공급업체 및 특수 컴퓨팅 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 게시된 상한선은 낮은 쪽은 약 $10,000에서 높은 쪽은 $1,000,000까지입니다. 단일 프로그램으로 훈련 예산을 모두 충당할 수는 없으며, 실제 운영 자금을 조달하는 팀은 세네 가지를 동시에 활용합니다.
아래 상한선은 AI Perks가 현재 추적하는 내용입니다. 각 항목은 기본 제공 상이 아닌 등급별 상한선으로 취급하세요. 제공되는 금액은 훈련 규모가 아닌 팀의 단계와 지원 규모에 따라 달라집니다.
| 프로그램 | 추적된 크레딧 상한선 | 크레딧으로 사용할 수 있는 항목 |
|---|---|---|
| AWS 생성형 AI 프로그램 | 최대 $1,000,000 | AWS 사용 전반: GPU 인스턴스, 모델 추론, 스토리지, 전송 |
| Google Cloud for Startups | $1,000 ~ $350,000 | GPU 및 TPU 용량 포함 모든 GCP |
| AWS Activate (일반 클라우드) | 최대 $300,000 | EC2 GPU 인스턴스 포함 모든 AWS 서비스 |
| AWS Trainium | 최대 $300,000 | Trn 인스턴스를 통한 Amazon 자체 훈련 실리콘 |
| Modal | 최대 $50,000 | 초당 요금 부과되는 서버리스 GPU 및 CPU 컴퓨팅 |
| Together AI | 최대 $50,000 | 호스팅된 오픈 모델 훈련, 미세 조정 및 추론 |
| Microsoft for Startups Founders Hub | Azure $25,000 | Azure 컴퓨팅 및 Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | 최대 $15,000 + DGX Cloud 할인 | 크레딧, GPU 액세스 및 엔지니어링 지원 |
| Oracle Cloud | $10,000 | OCI 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 및 관리형 AI |
클라우드 계층만 합쳐도 상한선이 $1,000,000를 훨씬 초과합니다. AI Perks는 194개 회사에 걸쳐 $7.7M의 크레딧을 추적하고 있으며, 이 중 컴퓨팅이 가장 큰 비중을 차지합니다.
GPU 크레딧의 실제 용도
GPU 크레딧은 임대된 하드웨어에서 가속기 시간을 구매하는 데 사용됩니다. 모델 가중치를 직접 소유하고 있다면 적합한 도구이지만, 단순히 다른 사람의 API를 호출하는 경우에는 부적합합니다.
이 구분이 위의 프로그램들이 신청할 가치가 있는지 결정합니다. GPU 시간을 진정으로 소비하는 네 가지 워크로드가 있습니다.
처음부터 사전 훈련. 드물고 비용이 많이 들며 스타트업에게는 거의 첫 번째 선택지가 아닙니다.
지속적인 사전 훈련. 오픈 가중치 모델을 가져와 도메인 데이터를 통과시키는 것입니다. 시드 단계에서 대부분의 중요한 모델 작업이 실제로 이루어지는 곳입니다.
미세 조정 및 선호도 조정. 위의 것들에 비해 저렴하지만 반복적이며, 반복 횟수가 비용을 발생시킵니다.
대규모 자체 호스팅 추론. 요청 볼륨이 충분히 높아지면 예약된 GPU에서 자체 가중치를 서빙하는 것이 토큰당 API 가격보다 유리합니다.
제품이 최첨단 API의 래퍼라면 이 중 어느 것도 적용되지 않으며 대신 모델 크레딧이 필요합니다. 두 범주 모두 getaiperks.com에서 함께 제공되며, 이를 혼동하는 것이 창업자가 신청을 낭비하는 가장 흔한 방법입니다.
GPU 훈련 비용이 규모에 따라 어떻게 변동하는가
훈련은 결과가 아닌 GPU 시간으로 청구됩니다. 미터는 실행이 수렴하든, 발산하든, 9시간째에 충돌하든 관계없이 벽시계 시간 곱하기 가속기 수로 실행됩니다.
다섯 가지 속성이 이 청구액을 스타트업의 비용 구조에서 다른 어떤 것과도 다르게 만듭니다.
컴퓨팅은 파라미터와 토큰의 곱으로 확장됩니다. 잘 알려진 근사치는 훈련 FLOPs가 파라미터 수 곱하기 토큰 수의 대략 6배로 실행된다는 것입니다. 따라서 둘 다 두 배로 늘리는 것은 비용을 두 배가 아닌 네 배로 증가시키는 것과 같습니다.
활용도는 숨겨진 승수입니다. 실행이 실제로 달성하는 이론적 FLOPs의 비율은 병렬화 전략, 배치 크기 및 상호 연결에 따라 크게 달라집니다. 제대로 조정되지 않은 실행은 동일한 출력에 대해 제대로 조정된 실행보다 거의 두 배의 비용이 들 수 있습니다.
상호 연결이 다중 노드 경제를 결정합니다. 빠른 노드 간 네트워킹이 없는 저렴한 GPU는 분산 훈련에 저렴하지 않습니다. 클러스터가 그래디언트를 기다리는 데 시간을 소비하기 때문입니다.
실패한 실행은 전액 청구됩니다. 체크포인트 빈도는 위생 선호도가 아니라 비용 제어 수단입니다.
GPU 외 항목은 반올림 오차가 아닙니다. 체크포인트 스토리지, 데이터셋 스토리지 및 교차 영역 또는 교차 클라우드 발신 트래픽은 가속기 사용 비용 위에 상당한 부분을 추가합니다. 광범위한 클라우드 크레딧은 이를 흡수하지만, GPU 전용 보조금은 그렇지 않습니다.
GPU 크레딧 제공업체 선택 방법
헤드라인 숫자의 크기가 아닌 워크로드의 형태에 맞게 크레딧을 맞추세요. 대상 스택에서 사용할 수 없는 실리콘에 대한 $300,000 보조금은 다음 주에 사용할 수 있는 $50,000 보조금보다 가치가 떨어집니다.
| 워크로드가 다음과 같은 경우 | 적합한 크레딧 형태 | 주의할 점 |
|---|---|---|
| 처음부터 사전 훈련 | 사용 가능한 가장 큰 하이퍼스케일러 보조금 | 바인딩 제약은 크레딧 잔액이 아니라 용량입니다. |
| 지속적인 사전 훈련 | 하이퍼스케일러 또는 맞춤형 실리콘 | CUDA에서 포팅하는 비용 |
| 오픈 모델 미세 조정 | 호스팅 플랫폼 또는 특수 GPU 제공업체 | 데이터셋이 준비되기 전에 크레딧이 만료됨 |
| 순간적인 실험 | 서버리스, 초당 청구 | 상시 가동 GPU는 서버리스 보조금을 빠르게 소진합니다. |
| 자체 호스팅 추론 | 예약된 용량 + 공급업체 프로그램 | 듀티 사이클이 손익분기점을 결정하며, 목록 가격이 아닙니다. |
| 최첨단 API 호출 | GPU 크레딧이 아닌 모델 크레딧 | 완전히 잘못된 계층 구매 |
대부분의 결정은 세 가지 질문으로 해결됩니다. 스택이 CUDA에 고정되어 있어 맞춤형 실리콘 프로그램에서 포팅 비용을 할인해 주나요? 발신 트래픽이 과금되는 점을 고려할 때 훈련 데이터가 이미 어디에 있나요? 그리고 듀티 사이클이 순간적인가 아니면 지속적인가에 따라 서버리스와 예약된 용량을 결정합니다.
각 프로그램의 자격은 단계, 자금 조달, 때로는 어떤 투자자가 지원하느냐에 따라 달라집니다. getaiperks.com에서 각 프로그램별로 이러한 기준이 나열되어 있습니다.
천장 규모보다 타이밍이 더 중요한 이유
컴퓨팅 프로그램은 두 가지 독립적인 시계로 실행됩니다. 검토에 걸리는 시간과 승인 후 보조금이 유지되는 시간입니다. 이 둘을 하나의 시계로 통합하는 것이 이 범주에서 가장 비용이 많이 드는 일정 예약 실수입니다.
검토 시계는 프로그램 유형에 따라 크게 다릅니다. 대규모 하이퍼스케일러 및 칩 공급업체 프로그램은 가장 높은 천장과 가장 느린 검토 주기를 가지는데, 결정에 사람과 대기열이 포함되기 때문입니다. 하드웨어 공급업체 프로그램은 중간에 있으며, 이들이 통제하는 것은 종종 돈보다는 가속기 할당입니다. 공급이 부족할 때는 가속기 할당이 더 가치 있는 부분입니다. 서버리스 및 호스팅 훈련 플랫폼은 빠른 끝에 있으며, 훈련이 시작되기도 전에 결정이 내려질 수 있습니다.
만료 시계는 직관과 반대 방향으로 실행됩니다. 모든 컴퓨팅 보조금에는 창이 있으며, 이 창은 일반적으로 첫 사용이 아닌 승인 시 열립니다. 데이터셋이 아직 정리 중일 때 도착하는 보조금은 유휴 계정에서 수명을 일부 소비합니다. 따라서 빠르게 진행되는 프로그램은 예비로 보관하기에 관대하며, 느리게 진행되는 프로그램은 보관하기에 가장 관대하지 않습니다.
실질적인 결과는 천장 규모와 사용 가능한 가치가 달라진다는 것입니다. 정리 중에 만료되는 대규모 보조금은 클러스터가 준비된 주에 도착하는 적당한 보조금보다 가치가 떨어집니다. getaiperks.com의 컴퓨팅 및 클라우드 인프라 범주는 현재 열려 있는 프로그램을 보여주며, 이는 타이밍 결정에 실제로 의존하는 입력입니다.
창업자들이 무료 GPU 크레딧에 대해 잘못 알고 있는 것
반복되는 오류는 크레딧 잔액을 GPU 예약으로 취급하는 것입니다. 그렇지 않습니다. 크레딧은 송장을 정산합니다. 지역의 용량이 실제로 인스턴스가 존재하는지 여부를 결정합니다.
다섯 가지 실수가 팀에게 실제 비용을 발생시킵니다.
크레딧과 용량을 혼동. 공급이 부족할 때 훈련 실행의 제약은 예산이 아니라 사용 가능한 가속기입니다. 할당이 제공되는 공급업체 프로그램은 달러 가치 이상으로 가치가 있습니다.
가장 큰 헤드라인 숫자를 쫓음. 비 CUDA 실리콘에 대한 보조금은 엔지니어링 주에 포팅 비용이 발생합니다. 때로는 그 거래가 훌륭합니다. 그러나 그것은 결코 무료가 아닙니다.
너무 일찍 신청. 크레딧은 시간 제한이 있으며, 데이터셋을 정리하는 동안 만료되는 보조금은 아무것도 되지 않습니다.
발신 트래픽 종속성 무시. 한 클라우드의 크레딧은 데이터를 그곳에 집중시킵니다. 나중에 대규모 코퍼스를 외부로 이동하는 것은 아무도 예측하지 못하는 청구서입니다.
미세 조정으로 충분한데 훈련하는 것. 훈련이 필요하다고 생각하는 대부분의 제품은 미세 조정이 필요하며, 미세 조정이 필요하다고 생각하는 대부분은 더 나은 검색이 필요합니다. 무료 크레딧은 훈련 파이프라인을 시작하는 좋은 이유가 아닙니다.
다양한 계층에 걸쳐 여러 보조금을 보유하는 것이 실제로 모델 회사의 첫해 자금 조달을 합니다. AI Perks는 어떤 프로그램이 열려 있고 어떤 조합이 호환되는지를 보여주기 위해 존재합니다.
자주 묻는 질문
모델 훈련을 위한 무료 GPU 크레딧은 어떻게 받나요?
GPU 크레딧은 클라우드 제공업체, 칩 공급업체 및 특수 컴퓨팅 플랫폼에서 제공되며, 천장 범위는 약 $10,000에서 $1,000,000입니다. 각 프로그램에는 단계와 자금 조달을 기반으로 하는 고유한 자격 기준이 있습니다. 현재 열려 있는 프로그램 목록과 각 프로그램이 다루는 내용은 getaiperks.com에서 추적됩니다.
GPU 크레딧은 OpenAI 또는 Anthropic 크레딧과 같은 것인가요?
아니요, 하나를 보유하는 것이 다른 것의 대안이 되지는 않습니다. GPU 크레딧은 직접 제어하는 하드웨어의 가속기 시간을 지불합니다. 모델 크레딧은 다른 사람의 API를 통한 토큰을 지불합니다. 자체 가중치를 훈련하는 팀은 전자가 필요하고, 최첨단 모델을 호출하는 팀은 후자가 필요합니다.
여러 제공업체의 GPU 크레딧을 합산할 수 있나요?
보통 그렇습니다. 각 보조금은 다른 공급업체의 청구서에 적용되기 때문입니다. 클라우드, 칩 공급업체 및 특수 플랫폼 전반에 걸쳐 합산하는 것이 예외보다는 일반적인 패턴입니다. 프로그램별 호환성은 다르며, 작동하는 조합은 getaiperks.com에 나열되어 있습니다.
$50,000 크레딧으로 몇 시간의 GPU를 구매할 수 있나요?
전적으로 가속기 클래스와 지역에 따라 다르며, 게시된 시간당 요금은 매우 자주 변경되므로 고정된 답변은 금방 구식이 됩니다. 더 유용한 프레임워크는 듀티 사이클입니다. 순간적인 실험은 해당 규모의 보조금을 멀리 확장하지만, 상시 가동되는 다중 GPU 클러스터는 빠르게 소모합니다.
자격을 얻으려면 자금을 조달해야 하나요?
프로그램마다 다르며, 이 범주에 대한 단일 기준은 없습니다. 일부 프로그램은 모든 단계의 팀에게 개방되어 있고, 다른 프로그램은 지원 규모에 따라 결정을 내리며, 여러 등급에서 성장함에 따라 천장이 올라갑니다. 프로그램 간 기준이 매우 다르므로 추측은 좋지 않은 필터입니다. 현재 프로그램별 요구 사항은 getaiperks.com에서 추적됩니다.
GPU 크레딧이 만료되면 어떻게 되나요?
거의 모든 프로그램에서 사용되지 않은 크레딧은 몰수되므로 활성화 시기가 신청 시기보다 중요합니다. 보조금은 시간 제한이 있으며 창은 일반적으로 승인 시 시작됩니다. 실제 훈련 일정에 맞춰 승인을 순차적으로 지정하는 것이 보조금을 사용하는 것과 잃는 것의 차이입니다.
모델을 훈련하세요. 클라우드 공급업체가 GPU에 자금을 지원하도록 하세요.