AI Perks zapewnia dostęp do ekskluzywnych zniżek, kredytów i ofert na narzędzia AI, usługi chmurowe i API, aby pomóc startupom i programistom zaoszczędzić pieniądze.
Ile darmowych kredytów GPU może faktycznie uzyskać startup zajmujący się szkoleniem?
Darmowe kredyty GPU na szkolenie modeli są dostępne od hiperskalowalnych dostawców, producentów chipów i specjalistycznych platform obliczeniowych, z opublikowanymi limitami od około 10 000 USD dla mniejszych do 1 000 000 USD dla największych. Żaden pojedynczy program nie pokrywa budżetu na szkolenie, a zespoły finansujące rzeczywiste uruchomienie korzystają z trzech lub czterech jednocześnie.
Poniższe limity są tym, co AI Perks obecnie śledzi. Traktuj każdy z nich jako limit poziomu, a nie domyślne przyznanie - oferowana liczba zależy od Twojego etapu i Twojego wsparcia, a nie od wielkości Twojego uruchomienia szkoleniowego.
| Program | Śledzony limit kredytów | Co pokrywają kredyty |
|---|---|---|
| Programy generatywnej AI od AWS | Do 1 000 000 USD | Ogólne użycie AWS: instancje GPU, wnioskowanie modelu, przechowywanie, transfer |
| Google Cloud dla Startupów | 1 000 do 350 000 USD | Całe GCP, w tym moc obliczeniowa GPU i TPU |
| AWS Activate (ogólna chmura) | Do 300 000 USD | Dowolna usługa AWS, w tym instancje GPU EC2 |
| AWS Trainium | Do 300 000 USD | Własny krzemowy sprzęt treningowy Amazon, za pośrednictwem instancji Trn |
| Modal | Do 50 000 USD | Bezserwerowe obliczenia GPU i CPU, rozliczane sekundowo |
| Together AI | Do 50 000 USD | Hostowane szkolenie otwartych modeli, dostrajanie i wnioskowanie |
| Microsoft for Startups Founders Hub | 25 000 USD w Azure | Obliczenia Azure plus Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | Do 15 000 USD plus zniżki na DGX Cloud | Kredyty, dostęp do GPU i wsparcie inżynierskie |
| Oracle Cloud | 10 000 USD | Obliczenia OCI, przechowywanie, sieci i zarządzana AI |
Łączny limit tylko w warstwie chmurowej: znacznie powyżej 1 000 000 USD. AI Perks śledzi 7,7 miliona USD w kredytach dla 194 firm, z czego kategoria obliczeniowa jest największym pojedynczym blokiem.
Najlepsze Kredyty AI dla Startupów
Aplikuj bezpośrednio przez te zweryfikowane programy.
Claude (via program) $100,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
OpenAI (via program) $2,500
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Anthropic $20,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
AWS $300,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Google Cloud $350,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Lovable Up to $150
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Do czego faktycznie służą kredyty GPU
Kredyty GPU kupują godziny akceleratorów na wypożyczonym sprzęcie. Są one odpowiednim narzędziem, gdy posiadasz wagi modelu i niewłaściwym, gdy tylko korzystasz z API kogoś innego.
To rozróżnienie decyduje o tym, czy którekolwiek z powyższych programów są warte zgłoszenia. Cztery obciążenia naprawdę zużywają godziny GPU:
Wstępne szkolenie od podstaw. Rzadkie, kosztowne i prawie nigdy właściwy pierwszy ruch dla startupu.
Kontynuowane wstępne szkolenie. Pobranie otwartego modelu wag i przepuszczenie przez niego danych domenowych. To tutaj faktycznie odbywa się większość poważnej pracy nad modelami na etapie zalążkowym.
Dostrajanie i dostrajanie preferencji. Tanie w porównaniu do powyższych, ale iteracyjne, a liczba iteracji jest tym, co kosztuje.
Samodzielne wnioskowanie na dużą skalę. Gdy wolumen żądań jest wystarczająco wysoki, obsługa własnych wag na zarezerwowanych GPU przewyższa cenę API za token.
Jeśli Twój produkt jest opakowaniem wokół API frontier, nic z tego nie ma zastosowania, a zamiast tego potrzebujesz kredytów na modele. Obie kategorie znajdują się obok siebie na getaiperks.com, a ich mylenie jest najczęstszym sposobem, w jaki założyciele marnują zgłoszenia.
Jak zachowują się koszty szkolenia GPU na dużą skalę
Szkolenie jest rozliczane w godzinach GPU, a nie w wynikach. Licznik działa na czas zegarowy pomnożony przez liczbę akceleratorów, niezależnie od tego, czy uruchomienie zbiega się, rozbiega, czy kończy się awarią po dziewiątej godzinie.
Pięć właściwości sprawia, że ten rachunek zachowuje się inaczej niż cokolwiek innego w strukturze kosztów startupu:
Obliczenia skalują się wraz z parametrami pomnożonymi przez tokeny. Dobrze ugruntowane przybliżenie mówi, że FLOPs podczas szkolenia działają z około sześciokrotnością liczby parametrów pomnożoną przez liczbę tokenów. Podwojenie obu oznacza zatem około czterokrotny wzrost wydatków, a nie podwójny.
Wykorzystanie jest cichym mnożnikiem. Ułamek teoretycznych FLOPs, który uruchomienie faktycznie osiąga, znacznie się różni w zależności od strategii równoległości, rozmiaru partii i połączenia. Źle dostrojone uruchomienie może kosztować prawie dwa razy więcej niż dobrze dostrojone dla identycznego wyjścia.
Połączenie decyduje o ekonomii wielu węzłów. Tanie GPU bez szybkiej sieci między węzłami nie są tanie w przypadku szkolenia rozproszonego, ponieważ klaster spędza czas na oczekiwaniu na gradienty.
Nieudane uruchomienia są rozliczane w całości. Częstotliwość tworzenia punktów kontrolnych jest mechanizmem kontroli kosztów, a nie preferencją higieniczną.
Pozycje spoza GPU nie są błędami zaokrąglenia. Przechowywanie punktów kontrolnych, przechowywanie zbiorów danych i transfer danych między regionami lub chmurami dodaje znaczącą część do wydatków na akceleratory. Szerokie kredyty chmurowe pochłaniają te koszty; dotacja obejmująca tylko GPU tego nie robi.
Najlepsze Kredyty AI dla Startupów
Aplikuj bezpośrednio przez te zweryfikowane programy.
Claude (via program) $100,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
OpenAI (via program) $2,500
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Anthropic $20,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
AWS $300,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Google Cloud $350,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Lovable Up to $150
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Jak wybrać między dostawcami kredytów GPU
Dopasuj kredyt do kształtu obciążenia, a nie do wielkości liczby nagłówka. Dotacja w wysokości 300 000 USD na krzem, którego Twoja infrastruktura nie może targetować, jest warta mniej niż dotacja w wysokości 50 000 USD, którą możesz wydać w przyszłym tygodniu.
| Jeśli Twoje obciążenie to | Właściwy kształt kredytu | Na co zwrócić uwagę |
|---|---|---|
| Wstępne szkolenie od podstaw | Największa dostępna dotacja hiperskalowalna | Ograniczeniem jest pojemność, a nie saldo kredytu |
| Kontynuowane wstępne szkolenie | Hiperskalowalny lub niestandardowy krzem | Koszt przeniesienia z CUDA |
| Dostrajanie otwartych modeli | Hostowana platforma lub specjalistyczny dostawca GPU | Kredyty wygasające, zanim Twój zestaw danych będzie gotowy |
| Wymagające eksperymenty | Bezserwerowe, rozliczane sekundowo | Zawsze włączone GPU szybko wyczerpują grant bezserwerowy |
| Samodzielne wnioskowanie | Zarezerwowana pojemność plus program dostawcy | Cykl pracy określa próg rentowności, a nie cenę katalogową |
| Wywoływanie API frontier | Kredyty na modele, nie kredyty GPU | Całkowite kupowanie złej warstwy |
Trzy pytania rozstrzygają większość decyzji. Czy Twoja infrastruktura jest zablokowana na CUDA, co dyskontuje programy niestandardowych krzemów o koszt przeniesienia? Gdzie już znajdują się Twoje dane szkoleniowe, biorąc pod uwagę, że za transfer danych są naliczane opłaty? I czy Twój cykl pracy jest okresowy, czy stały, co decyduje o bezserwerowości w porównaniu do zarezerwowanej pojemności?
Kwalifikowalność do każdego programu zależy od etapu, finansowania, a czasem od tego, którzy inwestorzy Cię wspierają. Kryteria te są wymienione dla każdego programu na getaiperks.com.
Dlaczego czas ma większe znaczenie niż wielkość limitu
Programy obliczeniowe działają na dwóch niezależnych zegarach: jak długo trwa przegląd i jak długo grant pozostaje aktywny po zatwierdzeniu. Sprowadzenie ich do jednego zegara jest najdroższym błędem w planowaniu w tej kategorii.
Zegar przeglądu znacznie różni się w zależności od typu programu. Duże programy hiperskalowalne i dostawców chipów mają najwyższe limity i najwolniejsze cykle przeglądu, ponieważ decyzja obejmuje człowieka i kolejkę. Programy dostawców sprzętu znajdują się pośrodku, a to, co kontrolują, jest często alokacją akceleratorów, a nie pieniędzy, co w okresach ograniczonej podaży jest cenniejszą połową. Platformy bezserwerowe i hostowanego szkolenia znajdują się na szybkim końcu, gdzie decyzja może zapaść, zanim uruchomienie szkolenia zostanie nawet zaplanowane.
Zegar wygaśnięcia działa w kierunku przeciwnym do intuicji. Każdy grant obliczeniowy ma okno, a to okno zazwyczaj otwiera się od zatwierdzenia, a nie od pierwszego użycia. Grant, który ląduje podczas sprzątania zbioru danych, spędza część swojego życia na nieaktywnym koncie. Szybko działające programy są zatem wybaczające, jeśli chodzi o przechowywanie w rezerwie, a wolno działające są najmniej wybaczające, jeśli chodzi o ich odkładanie.
Praktyczną konsekwencją jest to, że wielkość limitu i użyteczna wartość się rozchodzą. Duży grant, który wygasa w środku sprzątania, jest wart mniej niż skromny, który przychodzi w tygodniu, gdy klaster jest gotowy. Kategorie obliczeniowe i infrastruktury chmurowej na getaiperks.com pokazują, które programy są obecnie otwarte, co jest danymi wejściowymi, od których faktycznie zależą te decyzje czasowe.
Najlepsze Kredyty AI dla Startupów
Aplikuj bezpośrednio przez te zweryfikowane programy.
Claude (via program) $100,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
OpenAI (via program) $2,500
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Anthropic $20,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
AWS $300,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Google Cloud $350,000
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Lovable Up to $150
Kwalifikuje się dla startupów na wczesnym etapie rozwoju
Co założyciele źle rozumieją na temat darmowych kredytów GPU
Powtarzającym się błędem jest traktowanie salda kredytów jako rezerwacji GPU. Tak nie jest. Kredyty rozliczają fakturę; pojemność w Twoim regionie decyduje o tym, czy instancje w ogóle istnieją.
Pięć błędów kosztuje zespoły prawdziwe pieniądze:
Mylenie kredytu z pojemnością. W okresach ograniczonej podaży ograniczeniem dla uruchomienia szkoleniowego są dostępne akceleratory, a nie budżet. Programy dostawców, które obejmują alokację, są warte więcej, niż sugeruje ich wartość pieniężna.
Gonienie za największą liczbą nagłówka. Grant na krzemie innym niż CUDA wiąże się z kosztem przeniesienia w tygodniach pracy inżynierskiej. Czasami ta wymiana jest doskonała. Nigdy nie jest za darmo.
Zbyt wczesne składanie wniosków. Kredyty są ograniczone czasowo, a grant, który wygasa, gdy nadal czyścisz swój zbiór danych, zamienia się w nic.
Ignorowanie blokowania wychodzącego. Kredyty z jednej chmury koncentrują tam Twoje dane. Przenoszenie dużego korpusu później to rachunek, którego nikt nie prognozuje.
Szkolenie, gdy wystarczyłoby dostrajanie. Większość produktów, które uważają, że potrzebują szkolić, potrzebuje dostrajać, a większość tych, które uważają, że potrzebują dostrajać, potrzebuje lepszego pobierania. Darmowe kredyty są słabym powodem do przejęcia potoku szkoleniowego.
Posiadanie kilku grantów na różnych poziomach faktycznie finansuje pierwszy rok firmy modelowej. AI Perks istnieje po to, aby pokazywać, które programy są otwarte i które kombinacje są kompatybilne.
Często zadawane pytania
Jak zdobyć darmowe kredyty GPU na szkolenie modeli?
Kredyty GPU pochodzą od dostawców chmury, producentów chipów i specjalistycznych platform obliczeniowych, z limitami od około 10 000 USD do 1 000 000 USD. Każdy program ma własne kryteria kwalifikacyjne oparte na etapie i finansowaniu. Aktualna lista otwartych programów, z tym, co każdy obejmuje, jest śledzona na getaiperks.com.
Czy kredyty GPU są takie same jak kredyty OpenAI lub Anthropic?
Nie, a posiadanie jednego nie jest substytutem drugiego. Kredyty GPU płacą za godziny akceleratorów na kontrolowanym przez Ciebie sprzęcie. Kredyty na modele płacą za tokeny przez API kogoś innego. Zespół szkolący własne wagi potrzebuje pierwszego; zespół korzystający z modelu frontier potrzebuje drugiego.
Czy mogę zsumować kredyty GPU od kilku dostawców?
Zazwyczaj tak, ponieważ każdy grant dotyczy rachunku innego dostawcy. Sumowanie kredytów z chmury, dostawcy chipów i platformy specjalistycznej jest normalnym wzorcem, a nie wyjątkiem. Kompatybilność różni się w zależności od programu, a działające kombinacje są wymienione na getaiperks.com.
Ile godzin GPU kupi 50 000 USD w kredytach?
Zależy to całkowicie od klasy akceleratora i regionu, a publikowane stawki godzinowe są wystarczająco często zmieniane, aby każda stała odpowiedź szybko się postarzała. Bardziej użyteczne jest ujęcie cyklu pracy: okresowe eksperymenty znacznie rozciągają grant o takim rozmiarze, podczas gdy całodobowy klaster wielo-GPU szybko go zużywa.
Czy muszę otrzymać finansowanie, aby się zakwalifikować?
Zależy to od programu i nie ma jednego standardu dla całej kategorii. Niektóre programy są otwarte dla zespołów na każdym etapie, inne ważą decyzję na korzyść Twojego wsparcia, a kilka programów ma poziomy, gdzie limit rośnie wraz z Twoim rozwojem. Kryteria różnią się na tyle między programami, że zgadywanie jest słabym filtrem. Aktualne wymagania dla poszczególnych programów są śledzone na getaiperks.com.
Co się dzieje po wygaśnięciu kredytów GPU?
Niewykorzystane kredyty są w prawie każdym programie tracone, dlatego czas aktywacji ma większe znaczenie niż czas składania wniosków. Granty są ograniczone czasowo, a okno zazwyczaj zaczyna się od zatwierdzenia. Sekwencjonowanie zatwierdzeń w stosunku do rzeczywistego harmonogramu szkolenia jest różnicą między wydaniem grantu a jego utratą.
Subskrybuj na getaiperks.com →
Szkól model. Pozwól dostawcom chmury finansować GPU.
