AI Perks menyediakan akses kepada diskaun eksklusif, kredit dan tawaran untuk alat AI, perkhidmatan awan dan API bagi membantu startup dan pembangun menjimatkan wang.
Berapa Banyak Kredit GPU Percuma yang Sebenarnya Boleh Didapati oleh Permulaan Latihan?
Kredit GPU percuma untuk latihan model tersedia daripada pembekal skala besar, penjual cip dan platform komputasi pakar, dengan had yang diterbitkan bermula dari kira-kira $10,000 pada skala kecil hingga $1,000,000 pada skala terbesar. Tiada satu program tunggal yang menampung bajet latihan, dan pasukan yang membiayai larian sebenar menggunakan tiga atau empat program sekaligus.
Had di bawah ialah apa yang AI Perks jejaki pada masa ini. Anggap setiap satu sebagai had peringkat berbanding anugerah lalai - nombor yang anda tawarkan bergantung pada peringkat anda dan sokongan anda, bukan pada saiz larian latihan anda.
| Program | Had kredit yang dijejak | Apa yang diliputi oleh kredit |
|---|---|---|
| Program AI generatif AWS | Sehingga $1,000,000 | Penggunaan AWS secara meluas: contoh GPU, inferens model, penyimpanan, pemindahan |
| Google Cloud untuk Permulaan | $1,000 hingga $350,000 | Semua GCP, termasuk kapasiti GPU dan TPU |
| AWS Activate (awan umum) | Sehingga $300,000 | Sebarang perkhidmatan AWS, termasuk contoh GPU EC2 |
| AWS Trainium | Sehingga $300,000 | Silikon latihan Amazon sendiri, melalui contoh Trn |
| Modal | Sehingga $50,000 | Komputasi GPU dan CPU tanpa pelayan, dibilkan setiap saat |
| Together AI | Sehingga $50,000 | Latihan model terbuka yang dihoskan, penyesuaian halus dan inferens |
| Microsoft untuk Permulaan Founders Hub | $25,000 dalam Azure | Komputasi Azure serta Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | Sehingga $15,000 tambah diskaun DGX Cloud | Kredit, akses GPU dan sokongan kejuruteraan |
| Oracle Cloud | $10,000 | Komputasi OCI, penyimpanan, rangkaian dan AI terurus |
Had gabungan di seluruh lapisan awan sahaja: jauh melebihi $1,000,000. AI Perks menjejaki $7.7 juta kredit merentasi 194 syarikat, di mana kategori komputasi ialah blok tunggal terbesar.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
Claude (via program) $100,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
OpenAI (via program) $2,500
Layak untuk permulaan peringkat awal
Anthropic $20,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
AWS $300,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Cloud $350,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Lovable Up to $150
Layak untuk permulaan peringkat awal
Untuk Apa Kredit GPU Sebenarnya
Kredit GPU membeli jam pemecut pada perkakasan sewaan. Ia adalah instrumen yang betul apabila anda memiliki berat model dan yang salah apabila anda hanya memanggil API orang lain.
Perbezaan itu menentukan sama ada mana-mana program di atas berbaloi untuk permohonan. Empat beban kerja benar-benar menggunakan jam GPU:
Pra-latihan dari awal. Jarang, mahal, dan hampir tidak pernah langkah pertama yang betul untuk sebuah permulaan.
Pra-latihan berterusan. Mengambil model berat terbuka dan menolak data domain melaluinya. Di sinilah kebanyakan kerja model serius pada peringkat benih sebenarnya berlaku.
Penyesuaian halus dan penyesuaian keutamaan. Murah berbanding dengan yang di atas, tetapi berulang, dan bilangan ulangan ialah apa yang menelan kos.
Inferens kendiri pada volum. Apabila volum permintaan mencukupi tinggi, melayani berat anda sendiri pada GPU yang ditempah lebih baik daripada harga API setiap token.
Jika produk anda ialah pembalut di sekeliling API frontier, tiada satu pun daripada ini berlaku dan anda mahukan kredit model sebaliknya. Kedua-dua kategori duduk bersebelahan di getaiperks.com, dan mengelirukannya ialah cara paling biasa pengasas membazirkan permohonan.
Bagaimana Kos Latihan GPU Berkelakuan pada Skala
Latihan dibilkan dalam jam GPU, bukan dalam hasil. Meter berjalan pada masa jam dinding didarab dengan bilangan pemecut, sama ada larian itu menumpu, bercapah atau ranap pada jam sembilan.
Lima sifat menjadikan bil ini berkelakuan berbeza daripada mana-mana struktur kos permulaan yang lain:
Komputasi diskalakan dengan parameter kali token. Anggaran yang mantap ialah FLOP latihan berjalan pada kira-kira enam kali jumlah parameter kali jumlah token. Oleh itu, menggandakan kedua-duanya adalah peningkatan kira-kira empat kali ganda dalam perbelanjaan, bukan dua kali ganda.
Penggunaan ialah pengganda senyap. Pecahan FLOP teori yang dicapai oleh larian berbeza-beza dengan ketara mengikut strategi selari, saiz kelompok dan interkoneksi. Larian yang kurang diselaraskan boleh menelan kos hampir dua kali ganda berbanding larian yang diselaraskan dengan baik untuk output yang sama.
Interkoneksi menentukan ekonomi berbilang nod. GPU murah tanpa rangkaian nod-ke-nod yang pantas tidak murah untuk latihan teragih, kerana kelompok itu menghabiskan masanya menunggu kecerunan.
Larian yang gagal dibilkan sepenuhnya. Kekerapan pemeriksaan ialah kawalan kos, bukan keutamaan kebersihan.
Item baris bukan GPU bukanlah ralat pembundaran. Storan pemeriksaan, storan dataset dan pemergian rentas rantau atau rentas awan menambah hirisan yang bermakna di atas perbelanjaan pemecut. Kredit awan yang luas menyerap ini; pemberian hanya GPU tidak.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
Claude (via program) $100,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
OpenAI (via program) $2,500
Layak untuk permulaan peringkat awal
Anthropic $20,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
AWS $300,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Cloud $350,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Lovable Up to $150
Layak untuk permulaan peringkat awal
Cara Memilih Antara Penyedia Kredit GPU
Padankan kredit dengan bentuk beban kerja, bukan dengan saiz nombor utama. Pemberian $300,000 pada silikon yang tidak dapat disasarkan oleh timbunan anda kurang bernilai daripada pemberian $50,000 yang boleh anda belanjakan minggu depan.
| Jika beban kerja anda ialah | Bentuk kredit yang betul | Apa yang perlu diperhatikan |
|---|---|---|
| Pra-latihan dari awal | Pemberian pembekal skala besar terbesar yang tersedia | Kapasiti, bukan baki kredit, ialah sekatan yang mengikat |
| Pra-latihan berterusan | Pembekal skala besar atau silikon tersuai | Kos pemindahan daripada CUDA |
| Penyesuaian halus model terbuka | Platform yang dihoskan atau penyedia GPU pakar | Kredit luput sebelum dataset anda bersedia |
| Eksperimen yang meletup | Tanpa pelayan, pengebilan setiap saat | GPU yang sentiasa hangat menghabiskan pemberian tanpa pelayan dengan pantas |
| Inferens kendiri | Kapasiti yang ditempah ditambah program penjual | Kitaran tugas menetapkan titik impas, bukan harga senarai |
| Memanggil API frontier | Kredit model, bukan kredit GPU | Membeli lapisan yang salah sama sekali |
Tiga soalan menyelesaikan kebanyakan keputusan. Adakah timbunan anda terkunci dalam CUDA, yang mengurangkan program silikon tersuai dengan kos pemindahan? Di manakah data latihan anda sudah berada, memandangkan pemergian dibilkan? Dan adakah kitaran tugas anda meletup atau berterusan, yang menentukan tanpa pelayan berbanding kapasiti yang ditempah?
Kelayakan untuk setiap program bergantung pada peringkat, pembiayaan dan kadang-kadang pada pelabur mana yang menyokong anda. Kriteria tersebut disenaraikan setiap program di getaiperks.com.
Mengapa Masa Lebih Penting Daripada Saiz Had
Program komputasi berjalan pada dua jam bebas: berapa lama semakan mengambil masa, dan berapa lama pemberian kekal sah setelah diluluskan. Menggabungkan kedua-duanya ke dalam satu jam ialah kesilapan penjadualan yang paling mahal dalam kategori ini.
Jam semakan berbeza-beza secara meluas mengikut jenis program. Program pembekal skala besar dan penjual cip yang besar membawa had tertinggi dan kitaran semakan terpaling perlahan, kerana keputusan melibatkan manusia dan barisan. Program penjual perkakasan berada di tengah-tengah, dan apa yang mereka kawal selalunya ialah peruntukan pemecut bukannya wang, yang semasa bekalan ketat ialah separuh yang lebih berharga. Platform latihan tanpa pelayan dan yang dihoskan berada di hujung pantas, di mana keputusan boleh tiba sebelum larian latihan dijadualkan.
Jam luput berjalan dalam arah yang bertentangan dengan intuisi. Setiap pemberian komputasi mempunyai tetingkap, dan tetingkap itu umumnya dibuka pada kelulusan dan bukannya pada penggunaan pertama. Pemberian yang tiba semasa dataset masih dibersihkan membelanjakan sebahagian daripada hayatnya pada akaun terbiar. Oleh itu, program yang bergerak pantas adalah yang memaafkan untuk disimpan, dan program yang bergerak perlahan adalah yang paling tidak memaafkan untuk diduduki.
Akibat praktikalnya ialah saiz had dan nilai yang boleh digunakan berbeza. Pemberian besar yang luput semasa pembersihan bernilai kurang daripada pemberian sederhana yang tiba pada minggu gugusan sedia. Kategori komputasi dan infrastruktur awan di getaiperks.com menunjukkan program mana yang dibuka pada masa ini, yang merupakan input yang bergantung kepada keputusan masa tersebut.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
Claude (via program) $100,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
OpenAI (via program) $2,500
Layak untuk permulaan peringkat awal
Anthropic $20,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
AWS $300,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Cloud $350,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Lovable Up to $150
Layak untuk permulaan peringkat awal
Apa yang Pengasas Salah Faham Mengenai Kredit GPU Percuma
Ralat berulang ialah memperlakukan baki kredit sebagai tempahan GPU. Ia bukan. Kredit menyelesaikan invois; kapasiti di rantau anda memutuskan sama ada contoh itu wujud sama sekali.
Lima kesilapan menelan kos pasukan wang sebenar:
Mengelirukan kredit dengan kapasiti. Semasa bekalan ketat, sekatan pada larian latihan ialah pemecut yang tersedia, bukan bajet. Program penjual yang datang dengan peruntukan lebih bernilai daripada nilai dolar mereka.
Mengejar nombor utama terbesar. Pemberian pada silikon bukan CUDA membawa kos pemindahan dalam minggu kejuruteraan. Kadang-kadang pertukaran itu cemerlang. Ia tidak pernah percuma.
Memohon terlalu awal. Kredit mempunyai had masa, dan pemberian yang luput semasa anda masih membersihkan dataset anda bertukar kepada tiada.
Mengabaikan penguncian pemergian. Kredit daripada satu awan memusatkan data anda di sana. Memindahkan korpus besar keluar kemudian ialah bil yang tiada siapa meramalkan.
Melatih apabila penyesuaian halus akan mencukupi. Kebanyakan produk yang berfikir mereka perlu melatih perlu menyesuaikan halus, dan kebanyakan yang berfikir mereka perlu menyesuaikan halus memerlukan pengambilan semula yang lebih baik. Kredit percuma adalah sebab yang buruk untuk mengambil saluran latihan.
Memegang beberapa pemberian di seluruh lapisan yang berbeza ialah apa yang sebenarnya membiayai tahun pertama syarikat model. AI Perks wujud untuk menunjukkan program mana yang dibuka dan kombinasi mana yang serasi.
Soalan Lazim
Bagaimana saya mendapatkan kredit GPU percuma untuk latihan model?
Kredit GPU datang daripada penyedia awan, penjual cip dan platform komputasi pakar, dengan had dari kira-kira $10,000 hingga $1,000,000. Setiap program mempunyai kriteria kelayakannya sendiri berdasarkan peringkat dan pembiayaan. Senarai program terbuka semasa, dengan apa yang diliputi oleh setiap satu, dijejak di getaiperks.com.
Adakah kredit GPU sama seperti kredit OpenAI atau Anthropic?
Tidak, dan memegang satu bukanlah pengganti untuk yang lain. Kredit GPU membayar jam pemecut pada perkakasan yang anda kawal. Kredit model membayar token melalui API orang lain. Pasukan yang melatih beratnya sendiri memerlukan yang pertama; pasukan yang memanggil model frontier memerlukan yang kedua.
Bolehkah saya menyusun kredit GPU daripada beberapa penyedia?
Biasanya ya, kerana setiap pemberian terpakai pada bil penjual yang berbeza. Menyusun di seluruh awan, penjual cip dan platform pakar adalah corak biasa berbanding pengecualian. Keserasian berbeza mengikut program, dan gabungan yang berfungsi disenaraikan di getaiperks.com.
Berapa jam GPU yang boleh dibeli oleh kredit $50,000?
Ia bergantung sepenuhnya pada kelas pemecut dan rantau, dan kadar sejam yang diterbitkan bergerak dengan cukup kerap sehingga sebarang jawapan tetap menua dengan buruk. Bingkaian yang lebih berguna ialah kitaran tugas: eksperimen meletup mengembangkan pemberian saiz itu jauh, manakala gugusan berbilang GPU yang sentiasa hidup memakannya dengan cepat.
Adakah saya perlu mempunyai pembiayaan yang dinaikkan untuk layak?
Ia berbeza mengikut program, dan tiada satu bar merentasi kategori. Sesetengah program dibuka kepada pasukan di mana-mana peringkat, yang lain menimbang keputusan ke arah sokongan anda, dan beberapa menjalankan peringkat di mana had meningkat apabila anda berkembang. Kriteria berbeza dengan cukup antara program sehingga meneka ialah penapis yang buruk. Keperluan setiap program semasa dijejak di getaiperks.com.
Apa yang berlaku apabila kredit GPU luput?
Kredit yang tidak digunakan dilucut hak dalam hampir setiap program, itulah sebabnya masa pengaktifan lebih penting daripada masa permohonan. Pemberian mempunyai had masa dan tetingkap umumnya bermula pada kelulusan. Merangkai kelulusan anda terhadap jadual latihan sebenar ialah perbezaan antara membelanjakan pemberian dan kehilangannya.
Latih modelnya. Biarkan penjual awan membiayai GPU.
