AI Perks oferă acces la reduceri exclusive, credite și oferte pentru instrumente AI, servicii cloud și API-uri pentru a ajuta startup-urile și dezvoltatorii să economisească bani.
Cât credit gratuit pentru GPU poate obține, de fapt, o companie de training startup?
Creditele gratuite pentru GPU pentru antrenamentul modelelor sunt disponibile de la furnizori de servicii cloud, producători de cipuri și platforme de calcul specializate, cu limite publicate care variază de la aproximativ 10.000 USD la capătul mic la 1.000.000 USD la capătul mare. Niciun program unic nu acoperă un buget de antrenament, iar echipele care finanțează o rulare reală combină trei sau patru odată.
Limitele de mai jos sunt cele pe care AI Perks le urmărește în prezent. Considerați fiecare limită ca pe o limită de nivel, nu ca pe un premiu implicit - numărul pe care îl primiți depinde de stadiul dvs. și de sprijinul dvs., nu de dimensiunea rulării dvs. de antrenament.
| Program | Limită de credit urmărită | Ce acoperă creditele |
|---|---|---|
| Programe AWS pentru IA generativă | Până la 1.000.000 USD | Utilizare AWS în general: instanțe GPU, inferență modele, stocare, transfer |
| Google Cloud pentru Startups | 1.000 USD - 350.000 USD | Toate GCP, inclusiv capacitate GPU și TPU |
| AWS Activate (cloud general) | Până la 300.000 USD | Orice serviciu AWS, inclusiv instanțe GPU EC2 |
| AWS Trainium | Până la 300.000 USD | Siliconul propriu de antrenament de la Amazon, prin instanțe Trn |
| Modal | Până la 50.000 USD | Calcul serverless GPU și CPU, facturat pe secundă |
| Together AI | Până la 50.000 USD | Antrenament de modele deschise găzduit, fine-tuning și inferență |
| Microsoft for Startups Founders Hub | 25.000 USD în Azure | Calcul Azure plus Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | Până la 15.000 USD plus reduceri DGX Cloud | Credite, acces la GPU și suport de inginerie |
| Oracle Cloud | 10.000 USD | Calcul OCI, stocare, rețea și IA gestionată |
Limita combinată doar din stratul cloud: mult peste 1.000.000 USD. AI Perks urmărește 7,7 milioane USD în credite pentru 194 de companii, dintre care categoria de calcul este cel mai mare bloc unic.
Cele mai bune credite AI pentru startup-uri
Aplică direct prin aceste programe verificate.
Claude (via program) $100,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
OpenAI (via program) $2,500
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Anthropic $20,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
AWS $300,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Google Cloud $350,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Lovable Up to $150
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Pentru ce sunt, de fapt, creditele GPU
Creditele GPU cumpără ore de accelerare pe hardware închiriat. Sunt instrumentul potrivit atunci când dețineți ponderile modelului și instrumentul greșit atunci când doar apelați API-ul altcuiva.
Această distincție decide dacă oricare dintre programele de mai sus merită o aplicație. Patru fluxuri de lucru consumă, într-adevăr, ore de GPU:
Pre-antrenament de la zero. Rar, costisitor și aproape niciodată mișcarea corectă inițială pentru un startup.
Pre-antrenament continuu. Preiați un model cu ponderi deschise și procesați date de domeniu prin el. Aici se desfășoară, de fapt, cea mai mare parte a muncii serioase de modelare în etapa de sămânță.
Fine-tuning și ajustare a preferințelor. Ieftin în comparație cu cele de mai sus, dar iterativ, iar numărul de iterații este ceea ce costă bani.
Inferență auto-găzduită la volum. Odată ce volumul de solicitări este suficient de mare, servirea propriilor ponderi pe GPU-uri rezervate depășește prețul API-ului pe token.
Dacă produsul dvs. este un strat de încapsulare în jurul unui API de frontieră, nimic din toate acestea nu se aplică și aveți nevoie de credite de model în schimb. Ambele categorii stau una lângă alta la getaiperks.com, iar confuzia lor este cea mai frecventă modalitate prin care fondatorii irosesc o aplicație.
Cum se comportă costul de antrenament GPU la scară
Antrenamentul este facturat pe ore de GPU, nu pe rezultate. Contorul rulează pe timpul de ceas măsurat de la perete, înmulțit cu numărul de acceleratoare, indiferent dacă rularea converge, diverge sau se blochează în a noua oră.
Cinci proprietăți fac ca această factură să se comporte diferit de orice altceva din structura de costuri a unui startup:
Calculul scalează cu parametrii înmulțiți cu tokenii. Aproximarea bine stabilită este că antrenamentul FLOPs rulează la aproximativ de șase ori numărul de parametri înmulțit cu numărul de tokeni. Dublarea ambelor este, prin urmare, o creștere de aproximativ patru ori a cheltuielilor, nu dublarea lor.
Utilizarea este un multiplicator silențios. Procentul de FLOPs teoretici pe care o rulare îi realizează efectiv variază foarte mult în funcție de strategia de paralelizare, dimensiunea batch-ului și interconectare. O rulare prost optimizată poate costa aproape de două ori mai mult decât una bine optimizată pentru un rezultat identic.
Interconectarea decide economia multi-nod. GPU-urile ieftine fără rețea rapidă între noduri nu sunt ieftine pentru antrenamentul distribuit, deoarece clusterul își petrece timpul așteptând gradienții.
Rulările eșuate se facturează integral. Frecvența de checkpointing este un control al costurilor, nu o preferință de igienă.
Elementele non-GPU nu sunt erori de rotunjire. Stocarea checkpoint-urilor, stocarea setului de date și ieșirea inter-regională sau inter-cloud adaugă o cotă semnificativă peste cheltuielile cu acceleratoarele. Creditele cloud generale absorb acestea; un grant doar pentru GPU nu.
Cele mai bune credite AI pentru startup-uri
Aplică direct prin aceste programe verificate.
Claude (via program) $100,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
OpenAI (via program) $2,500
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Anthropic $20,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
AWS $300,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Google Cloud $350,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Lovable Up to $150
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Cum să alegi între furnizorii de credite GPU
Potrivește creditul cu forma fluxului de lucru, nu cu dimensiunea numărului principal. Un grant de 300.000 USD pe un silicon pe care stiva dvs. nu îl poate ținti este mai puțin valoros decât un grant de 50.000 USD pe care îl puteți cheltui săptămâna viitoare.
| Dacă fluxul dvs. de lucru este | Forma potrivită de credit | Ce să urmăriți |
|---|---|---|
| Pre-antrenament de la zero | Cel mai mare grant de furnizor de servicii cloud disponibil | Capacitatea, nu soldul creditului, este constrângerea |
| Pre-antrenament continuu | Furnizor de servicii cloud sau silicon personalizat | Costul de portare departe de CUDA |
| Fine-tuning de modele deschise | Platformă găzduită sau furnizor specializat de GPU | Credite care expiră înainte ca setul dvs. de date să fie gata |
| Experimentare punctuală | Serverless, facturare pe secundă | GPU-urile "întotdeauna calde" consumă rapid un grant serverless |
| Inferență auto-găzduită | Capacitate rezervată plus un program de furnizor | Ciclu de funcționare stabilește punctul de rentabilitate, nu prețul de listă |
| Apelarea unui API de frontieră | Credite de model, nu credite GPU | Achiziționarea stratului complet greșit |
Trei întrebări rezolvă majoritatea deciziilor. Este stiva dvs. blocată pe CUDA, ceea ce reduce programele cu silicon personalizat cu costul portării? Unde se află deja datele dvs. de antrenament, având în vedere că ieșirea este facturată? Și este ciclul dvs. de funcționare punctual sau susținut, ceea ce decide între serverless și capacitate rezervată?
Eligibilitatea pentru fiecare program depinde de stadiu, finanțare și, uneori, de investitorii care vă susțin. Aceste criterii sunt enumerate pe program la getaiperks.com.
De ce momentul contează mai mult decât dimensiunea limitei
Programele de calcul funcționează pe două ceasuri independente: cât durează o revizuire și cât timp rămâne activ un grant odată ce este aprobat. Colapsarea acestora într-un singur ceas este cea mai costisitoare greșeală de planificare din această categorie.
Ceasul de revizuire variază enorm în funcție de tipul programului. Programele mari ale furnizorilor de servicii cloud și ale producătorilor de cipuri au cele mai mari limite și cele mai lente cicluri de revizuire, deoarece decizia implică o persoană și o coadă. Programele producătorilor de hardware se află la mijloc, iar ceea ce controlează este adesea alocarea acceleratoarelor, nu banii, care, în perioade de ofertă limitată, este jumătatea mai valoroasă. Platformele serverless și de antrenament găzduit se află la capătul rapid, unde o decizie poate fi luată înainte ca o rulare de antrenament să fie chiar planificată.
Ceasul de expirare rulează în direcția opusă intuiției. Fiecare grant de calcul are o fereastră, iar acea fereastră se deschide, în general, la aprobare, nu la prima utilizare. Un grant care ajunge în timp ce un set de date este încă curățat își petrece o parte din viață într-un cont inactiv. Prin urmare, programele cu mișcare rapidă sunt cele mai iertătoare de păstrat în rezervă, iar cele cu mișcare lentă sunt cele mai puțin iertătoare de a le păstra.
Consecința practică este că dimensiunea limitei și valoarea utilizabilă diverg. Un grant mare care expiră în timpul curățării este mai puțin valoros decât unul modest care ajunge în săptămâna în care un cluster este gata. Categoriile de calcul și infrastructură cloud de la getaiperks.com arată ce programe sunt deschise în prezent, ceea ce este intrarea de care depind de fapt aceste decizii de moment.
Cele mai bune credite AI pentru startup-uri
Aplică direct prin aceste programe verificate.
Claude (via program) $100,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
OpenAI (via program) $2,500
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Anthropic $20,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
AWS $300,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Google Cloud $350,000
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Lovable Up to $150
Eligibil pentru startup-uri în stadiu incipient
Ce greșesc fondatorii în legătură cu creditele gratuite pentru GPU
Eroarea recurentă este considerarea soldului de credite ca o rezervare de GPU. Nu este așa. Creditele decontează factura; capacitatea din regiunea dvs. decide dacă instanțele există.
Cinci greșeli costă echipele bani reali:
Confundarea creditului cu capacitatea. În perioade de ofertă limitată, constrângerea unei rulări de antrenament este acceleratoarele disponibile, nu bugetul. Programele furnizorilor care vin cu alocare sunt mai valoroase decât sugerează valoarea lor în dolari.
Urmărirea celui mai mare număr principal. Un grant pe silicon non-CUDA implică un cost de portare în săptămâni de inginerie. Uneori, acest schimb este excelent. Nu este niciodată gratuit.
Aplicarea prea devreme. Creditele sunt limitate în timp, iar un grant care expiră în timp ce încă vă curățați setul de date se convertește în nimic.
Ignorarea blocării la ieșire (egress lock-in). Creditele de la un cloud vă concentrează datele acolo. Mutarea unui corpus mare mai târziu este o factură pe care nimeni nu o previzionează.
Antrenarea când fine-tuning ar fi suficient. Majoritatea produselor care cred că au nevoie să antreneze au nevoie de fine-tuning, iar majoritatea celor care cred că au nevoie de fine-tuning au nevoie de o recuperare mai bună. Creditele gratuite sunt un motiv slab pentru a prelua un pipeline de antrenament.
Păstrarea mai multor granturi din diferite straturi este ceea ce finanțează, de fapt, primul an al unei companii de modele. AI Perks există pentru a arăta ce programe sunt deschise și ce combinații sunt compatibile.
Întrebări frecvente
Cum obțin credite gratuite pentru GPU pentru antrenamentul modelelor?
Creditele GPU provin de la furnizorii de servicii cloud, producătorii de cipuri și platformele de calcul specializate, cu limite de la aproximativ 10.000 USD la 1.000.000 USD. Fiecare program are propriile criterii de eligibilitate bazate pe stadiu și finanțare. Lista curentă a programelor deschise, cu ceea ce acoperă fiecare, este urmărită la getaiperks.com.
Creditele GPU sunt aceleași cu creditele OpenAI sau Anthropic?
Nu, și deținerea uneia nu este un substitut pentru cealaltă. Creditele GPU plătesc orele de accelerare pe hardware pe care îl controlați. Creditele de model plătesc token-uri prin API-ul altcuiva. O echipă care își antrenează propriile ponderi are nevoie de primul; o echipă care apelează un model de frontieră are nevoie de al doilea.
Pot combina credite GPU de la mai mulți furnizori?
De obicei, da, deoarece fiecare grant se aplică facturii unui furnizor diferit. Combinarea între furnizori de cloud, producători de cipuri și platforme specializate este modelul normal, mai degrabă decât excepția. Compatibilitatea variază în funcție de program, iar combinațiile care funcționează sunt listate la getaiperks.com.
Câte ore de GPU cumpără 50.000 USD în credite?
Depinde în totalitate de clasa acceleratorului și de regiune, iar ratele orare publicate se mișcă suficient de des încât orice răspuns fix devine rapid depășit. Cadrul mai util este ciclul de funcționare: experimentarea punctuală întinde un grant de această dimensiune pe o perioadă lungă, în timp ce un cluster multi-GPU permanent îl consumă rapid.
Am nevoie să fi strâns finanțare pentru a mă califica?
Variază în funcție de program și nu există o bară unică pentru întreaga categorie. Unele programe sunt deschise echipelor de orice stadiu, altele ponderează decizia în favoarea sprijinului dvs., iar mai multe au niveluri unde limita crește pe măsură ce progresați. Criteriile diferă suficient între programe încât ghicirea este un filtru slab. Cerințele curente pe program sunt urmărite la getaiperks.com.
Ce se întâmplă când expiră creditele GPU?
Creditul neutilizat este pierdut în aproape toate programele, motiv pentru care momentul activării contează mai mult decât momentul aplicării. Granturile sunt limitate în timp, iar fereastra începe, în general, la aprobare. Secvențierea aprobărilor dvs. în raport cu un program de antrenament real este diferența dintre cheltuirea unui grant și pierderea lui.
Înscrieți-vă la getaiperks.com →
Antrenează modelul. Lasă furnizorii de cloud să finanțeze GPU-urile.
