AI Perks ให้การเข้าถึงส่วนลด เครดิต และดีลพิเศษสำหรับเครื่องมือ AI บริการคลาวด์ และ API เพื่อช่วยสตาร์ทอัพและนักพัฒนาประหยัดเงิน
มูลค่าเครดิต AWS Trainium ฟรีเท่าไหร่?
เครดิต AWS Trainium มีมูลค่าสูงสุดถึง 300,000 ดอลลาร์สหรัฐ สำหรับสตาร์ทอัพที่ฝึกหรือให้บริการโมเดลบนตัวเร่ง AI ของ Amazon เอง ซึ่งถือเป็นหนึ่งในเงินสนับสนุนการประมวลผลที่ใหญ่ที่สุดที่ทีมงานระยะเริ่มต้นจะได้รับ
จำนวนเงินดังกล่าวสูงเนื่องจากปริมาณงานมีราคาสูง สำหรับบริษัทที่เป็นเจ้าของน้ำหนักโมเดลของตนเอง ชั่วโมงการใช้งานตัวเร่งสัญญาณเป็นรายการเดียวที่สามารถมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าเงินเดือนพนักงานก่อนที่ผลิตภัณฑ์จะมีลูกค้า
คุณสมบัติของผู้สมัครขึ้นอยู่กับระยะของบริษัทและการระดมทุน มากกว่าแผนการสร้างสิ่งที่คุณจะสร้าง AI Perks ติดตามข้อกำหนดปัจจุบัน ควบคู่ไปกับ เครดิตมูลค่า 7.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ใน 194 บริษัท
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS Trainium ใช้ทำอะไรจริงๆ
Trainium เป็นชิป ไม่ใช่บริการ AWS ออกแบบมาสำหรับการฝึก Deep Learning และการอนุมานปริมาณมาก และคุณใช้งานผ่านอินสแตนซ์ EC2 Trn โดยใช้สแต็คของคุณเอง แทนที่จะเป็น API ที่โฮสต์ไว้
ข้อแตกต่างนี้เป็นตัวกำหนดว่าเครดิตมีประโยชน์กับคุณหรือไม่ สิ่งที่ตามมาจากข้อแตกต่างนี้มีสองประการ:
คุณต้องนำโค้ดการฝึกของคุณมาเอง อินสแตนซ์ Trainium ให้ความจุตัวเร่งสัญญาณดิบแก่คุณ เฟรมเวิร์กของคุณ การตั้งค่าการฝึกแบบกระจายของคุณ การตรวจสอบความถูกต้อง (checkpointing) การจัดการ (orchestration) ของคุณ
ชั้นซอฟต์แวร์คือ AWS Neuron SDK Neuron คือสิ่งที่คอมไพล์กราฟ PyTorch หรือ JAX ให้เป็นรันไทม์ของ Trainium เป็นสิ่งที่ทำให้โมเดลทำงานได้รวดเร็วบนซิลิคอนนี้ และยังเป็นสิ่งที่ทำให้การย้าย (porting) ไม่ใช่เรื่องง่าย
Trainium มีผลิตภัณฑ์พี่น้องคือ Inferentia ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การอนุมาน แม้ว่า Trainium รุ่นใหม่ๆ จะถูกทำการตลาดสำหรับทั้งสองอย่างก็ตาม AWS ปรับปรุงรุ่นชิปอย่างสม่ำเสมอ และรุ่นที่คุณสามารถใช้งานได้จริงขึ้นอยู่กับภูมิภาคและความจุ มากกว่ายอดคงเหลือเครดิตของคุณ
Trainium เหมาะสมกับทีมที่ปรับแต่ง (fine-tune) โมเดลโอเพนเวท, ฝึกโมเดลล่วงหน้า (continued pre-training) บนข้อมูลเฉพาะทาง, หรือโฮสต์การอนุมานด้วยตนเองในปริมาณมาก หากผลิตภัณฑ์ของคุณเพียงแค่เรียกใช้โมเดลของผู้อื่นผ่าน API นี่คือชั้นที่ไม่ถูกต้อง และคุณต้องการเครดิตโมเดลแทน AI Perks แสดงทั้งสองประเภทเคียงข้างกัน
ต้นทุน Trainium เป็นอย่างไรเมื่อใช้งานในระดับที่ใหญ่ขึ้น
ค่าใช้จ่ายของตัวเร่งสัญญาณจะถูกเรียกเก็บเป็นชั่วโมงอินสแตนซ์ ไม่ใช่จำนวนคำขอ ดังนั้นใบเรียกเก็บเงินจะติดตามระยะเวลาที่คลัสเตอร์ของคุณเปิดอยู่ และคุณใช้งานได้ดีเพียงใด ไม่ใช่ปริมาณผลลัพธ์ที่คุณผลิต
นี่คือสิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องทำความเข้าใจก่อนที่จะใช้เงินจากเครดิตจำนวนมาก
| ปริมาณงาน | สิ่งที่ขับเคลื่อนใบเรียกเก็บเงิน | 300,000 ดอลลาร์สหรัฐ มีผลอย่างไร |
|---|---|---|
| การปรับแต่งโมเดลโอเพนเวท | การทดลองหลายโหนดสั้นๆ | ครอบคลุมการทดลองจำนวนมาก ยากที่จะใช้หมด |
| การฝึกโมเดลล่วงหน้าบนข้อมูลเฉพาะทาง | ระยะเวลาคลัสเตอร์ต่อเนื่องหลายสัปดาห์ | การทำงานจริงครั้งเดียว ไม่ใช่ซีรีส์ |
| การอนุมานที่โฮสต์ด้วยตนเองด้วยโหลดคงที่ | ชั่วโมงอินสแตนซ์ที่เปิดตลอดเวลา | ใช้ไปเรื่อยๆ ทุกเดือนอย่างคาดการณ์ได้ |
| การประเมินและสำรวจงานวิจัย | คลัสเตอร์ว่างระหว่างงาน | ใช้สิ้นเปลืองเร็วกว่ารูปแบบอื่นใด |
| การฝึกขนาดใหญ่จากศูนย์ | ชั่วโมงการใช้งานตัวเร่งสัญญาณหลายพันชั่วโมง | ค่าใช้จ่ายเล็กน้อย |
พฤติกรรมต้นทุนสามประการที่ควรวางแผน:
การใช้งานเป็นตัวกำหนดอัตรา คลัสเตอร์ที่มีการใช้งาน 40% มีค่าใช้จ่ายต่อชั่วโมงเท่ากับคลัสเตอร์ที่ใช้งาน 90% การไล่ตามอัตราต่อชั่วโมงที่ถูกกว่าในขณะที่รันงานที่ใช้งานครึ่งๆ กลางๆ คือการปรับแต่งที่ผิดพลาด
การปรับขนาดหลายโหนดมีลักษณะไม่เป็นเชิงเส้น การเพิ่มจำนวนโหนดเป็นสองเท่ามักไม่สามารถลดเวลาที่ใช้งานจริงลงได้ครึ่งหนึ่ง การเชื่อมต่อและการโหลดข้อมูลจะกลายเป็นข้อจำกัด และช่องว่างระหว่างปริมาณงานทางทฤษฎีกับปริมาณงานที่ได้จริงคือที่ที่เครดิตหายไป
การจัดเก็บและการเคลื่อนย้ายข้อมูลคือใบเรียกเก็บเงินที่สอง Checkpoints, ชุดข้อมูล และทราฟฟิกข้ามโซนจะสะสมอย่างเงียบๆ เคียงข้างรายการตัวเร่งสัญญาณ และเครดิตที่ใช้กับค่าประมวลผลอาจไม่ครอบคลุมทั้งหมด
AWS วางตำแหน่ง Trainium ในแง่ของราคาต่อประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ GPU ที่เทียบเคียงกัน มากกว่าที่จะเป็นราคาต่อชั่วโมงที่โฆษณา ให้ถือว่าการเปรียบเทียบที่เผยแพร่ออกมาเป็นคำกล่าวอ้างของผู้ขาย และทำการทดสอบประสิทธิภาพ (benchmark) โมเดลของคุณเอง เพราะผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมและความยาวของลำดับข้อมูลอย่างมาก
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS Trainium Credit สามารถใช้ร่วมกับอะไรได้บ้าง
เครดิตค่าประมวลผลและเครดิตโมเดลเป็นใบเรียกเก็บเงินที่แตกต่างกัน และตำแหน่งทางการเงินที่แข็งแกร่งที่สุดคือการถือครองเงินสนับสนุนขนาดกลางหลายรายการในชั้นต่างๆ แทนที่จะเป็นเงินสนับสนุนขนาดใหญ่เพียงรายการเดียวในชั้นเดียว
สตาร์ทอัพ AI ส่วนใหญ่ต้องจ่ายใบเรียกเก็บเงินแยกสี่รายการ เงินสนับสนุนที่ครอบคลุมหนึ่งในนั้นมีประโยชน์ การรวมกันที่ครอบคลุมสามรายการคือเงินทุนสำหรับระยะเวลาหนึ่งปี
| ชั้นของสแต็ค | สิ่งที่จ่าย | ขนาดเครดิตทั่วไป |
|---|---|---|
| ค่าประมวลผลตัวเร่งสัญญาณ (Trainium) | การฝึก, การอนุมานที่โฮสต์ด้วยตนเอง | สูงสุด 300,000 ดอลลาร์สหรัฐ |
| คลาวด์ทั่วไป (พื้นที่จัดเก็บ, ข้อมูล, การให้บริการ) | ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับโมเดล | ห้าถึงหกหลัก |
| API โมเดล (Anthropic, OpenAI, Google) | การเรียกที่ผลิตภัณฑ์ของคุณทำ | สี่ถึงหกหลัก |
| เครื่องมือพัฒนาและการสังเกตการณ์ | การสร้าง, การตรวจสอบ, การประเมิน | หลักร้อยถึงหลักพันต้นๆ |
Trainium อยู่ในแถวแรกเท่านั้น หากคุณทั้งฝึกโมเดลและเรียกใช้ API ระดับแนวหน้าสำหรับส่วนที่คุณไม่ได้ฝึกเอง คุณจะต้องจ่ายสำหรับแถวที่หนึ่งและสามในเวลาเดียวกัน และคุณควรสมัครทั้งสองรายการ ความเข้ากันได้ระหว่างโปรแกรมแตกต่างกัน และนั่นคือรายละเอียดที่ AI Perks มีไว้เพื่อแก้ไข
สิ่งที่ผู้ก่อตั้งเข้าใจผิดเกี่ยวกับ Trainium
ข้อผิดพลาดที่แพงที่สุดคือการประมาณการ Trainium ให้เป็นการแทนที่ GPU แบบ "drop-in" และค้นพบต้นทุนการย้าย (porting) หลังจากที่เครดิตเริ่มทำงานแล้ว
ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นซ้ำๆ สี่ประการ:
การประเมินการย้ายต่ำเกินไป สถาปัตยกรรม Transformer มาตรฐานที่ทำงานผ่านเส้นทางเฟรมเวิร์กที่รองรับมักจะย้ายไปได้อย่างราบรื่น CUDA kernels ที่กำหนดเอง, รูปแบบ attention ที่แปลกใหม่ และโค้ดวิจัยที่ล้ำสมัยไม่เป็นเช่นนั้น ทดสอบประสิทธิภาพการฝึกจริงบนข้อมูลจริงก่อนที่จะวางแผนการดำเนินงาน
การสันนิษฐานว่าเครดิตจะแก้ปัญหาความจุ ยอดคงเหลือเครดิตเป็นเครื่องมือในการเรียกเก็บเงิน การได้รับคลัสเตอร์แบบหลายโหนดขนาดใหญ่ในภูมิภาคที่คุณต้องการ ในเวลาที่คุณต้องการ เป็นปัญหาด้านความจุและการจองที่เงินเพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ไขได้
การเริ่มนับเวลาเร็วเกินไป เครดิตค่าประมวลผลมีกำหนดเวลา การเปิดใช้งานเงินสนับสนุนขนาดใหญ่หลายเดือนก่อนที่คุณจะมีปริมาณงานที่สามารถรองรับได้ เป็นวิธีที่ผู้ก่อตั้งใช้สิ้นเปลืองมากที่สุดวิธีหนึ่ง และลำดับมีความสำคัญมากกว่าจำนวนเงินที่ประกาศ
การวัดหน่วยที่ไม่ถูกต้อง อัตราต่อชั่วโมงไม่ใช่ต้นทุนของคุณ ต้นทุนต่อการฝึกเสร็จสมบูรณ์ หรือต้นทุนต่อโทเค็นล้านหน่วยที่ให้บริการ คือสิ่งที่ถูกต้อง ทีมที่ติดตามจำนวนต่อชั่วโมงจะปรับแต่งอินสแตนซ์ที่ถูกที่สุดและลงเอยด้วยการจ่ายเงินมากขึ้นต่อผลลัพธ์
ข้อผิดพลาดที่ห้าที่เกิดขึ้นเงียบๆ คือการสมัครเพียงโปรแกรมเดียวและหยุด การเกณฑ์การอนุมัติแตกต่างกันพอสมควรระหว่างผู้ให้บริการ ดังนั้นการสมัครจำนวนหนึ่งจึงดีกว่าการสมัครอย่างระมัดระวังเพียงครั้งเดียว getaiperks.com คือที่ที่คุณจะพบรายการทั้งหมด
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Trainium อยู่ในตำแหน่งใดในบรรดาโปรแกรมเครดิตค่าประมวลผล
Trainium เป็นหนึ่งในตัวเลือกในกลุ่มโปรแกรมตัวเร่งสัญญาณที่มีการแข่งขันสูง และการเปรียบเทียบที่มีประโยชน์ไม่ใช่จำนวนเงินที่ประกาศว่ามากที่สุด แต่เป็นส่วนของใบเรียกเก็บเงินที่แต่ละโปรแกรมครอบคลุมจริงๆ
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia และผู้ให้บริการ GPU แบบ serverless ที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ล้วนมีโปรแกรมเครดิตสำหรับสตาร์ทอัพ AI จำนวนเงินที่ประกาศนั้นไม่สามารถเปรียบเทียบกันได้ เนื่องจากแต่ละโปรแกรมครอบคลุมชั่วโมงการใช้งานตัวเร่งสัญญาณ, บริการคลาวด์ทั่วไป และจุดสิ้นสุดโมเดลที่จัดการแตกต่างกัน เงินสนับสนุนจำนวนมากที่จ่ายสำหรับบริการที่คุณไม่ได้ใช้มีค่าน้อยกว่าเงินสนับสนุนที่พอเหมาะซึ่งครอบคลุมจุดคอขวดที่แท้จริงของคุณ
สามสิ่งที่แยกทีมที่ได้รับประโยชน์จากเงินสนับสนุนค่าประมวลผลออกจากทีมที่ถือครองโดยไม่ได้ใช้:
ความพร้อมใช้งานมีค่ามากกว่าขนาด เงินสนับสนุนมีค่าเท่ากับสิ่งที่คุณสามารถใช้งานได้ในช่วงที่มีผลบังคับใช้ ทีมที่มีโค้ดการฝึกพร้อมใช้งานจะแปลงเครดิตตัวเร่งสัญญาณให้เป็นผลลัพธ์ ทีมที่ยังคงเลือกโมเดลพื้นฐานมักจะปล่อยให้ยอดคงเหลืออยู่เฉยๆ
ความกว้างมีค่ามากกว่าการกระจุกตัว เกณฑ์การอนุมัติแตกต่างกันพอสมควรระหว่างผู้ให้บริการ ดังนั้นการถือครองเงินสนับสนุนขนาดกลางหลายรายการในส่วนค่าประมวลผลตัวเร่งสัญญาณ, คลาวด์ทั่วไป, API โมเดล และเครื่องมือต่างๆ เป็นตำแหน่งที่แข็งแกร่งกว่าเงินสนับสนุนขนาดใหญ่เพียงรายการเดียวในชั้นเดียว
เงื่อนไขเปลี่ยนแปลง โปรแกรมโครงสร้างพื้นฐานจะปรับปรุงจำนวนเงิน, ความครอบคลุม และเกณฑ์คุณสมบัติบ่อยกว่าหมวดหมู่เครดิตอื่นๆ ดังนั้นภาพรวมของภูมิทัศน์จะล้าสมัยเร็วกว่าที่ผู้ก่อตั้งคาดไว้ AI Perks มีอยู่เพราะการรักษาภาพรวมให้เป็นปัจจุบันเป็นงานในตัวเอง
คำถามที่พบบ่อย
มูลค่าเครดิต AWS Trainium ฟรีเท่าไหร่?
สูงสุด 300,000 ดอลลาร์สหรัฐ บางครั้งเขียนเป็นเครดิต AWS 300K สำหรับสตาร์ทอัพที่ฝึกหรือให้บริการโมเดลบนอินสแตนซ์ตัวเร่งสัญญาณ AWS นี่เป็นหนึ่งในเงินสนับสนุนค่าประมวลผลที่ใหญ่ที่สุดที่มีให้สำหรับบริษัทระยะเริ่มต้น คุณสมบัติของผู้สมัครขึ้นอยู่กับระยะของบริษัทและการระดมทุน มากกว่ากรณีการใช้งานของคุณ และข้อกำหนดปัจจุบันจะถูกติดตามที่ getaiperks.com
AWS Trainium ใช้ทำอะไร?
Trainium เป็นตัวเร่งสัญญาณแบบกำหนดเองของ Amazon สำหรับ Deep Learning ทีมงานใช้เพื่อฝึกโมเดลตั้งแต่เริ่มต้น, ฝึกโมเดลล่วงหน้าอย่างต่อเนื่อง, ปรับแต่งโมเดลโอเพนเวท และการอนุมานที่โฮสต์ด้วยตนเองในปริมาณมาก มันถูกใช้งานเป็นอินสแตนซ์ EC2 Trn และตั้งโปรแกรมผ่าน AWS Neuron SDK ดังนั้นคุณต้องจัดหาสแต็คการฝึกของคุณเอง
Trainium ถูกกว่าการเช่า GPU หรือไม่?
AWS วางตำแหน่ง Trainium ในแง่ของราคาต่อประสิทธิภาพ มากกว่าราคาต่อชั่วโมง คำตอบที่ตรงไปตรงมาคือขึ้นอยู่กับโมเดลของคุณ ปริมาณงาน Transformer มาตรฐานที่แมปเข้ากับคอมไพเลอร์ Neuron ได้อย่างราบรื่นมักจะทำงานได้ดี สถาปัตยกรรมที่ผิดปกติหรือ custom kernels อาจสูญเสียข้อได้เปรียบไปเนื่องจากความพยายามในการย้ายและการใช้งานที่ลดลง
ฉันสามารถรวมเครดิต Trainium กับเครดิต API โมเดลได้หรือไม่?
ใช่ และทีมส่วนใหญ่ควรทำ พวกมันครอบคลุมใบเรียกเก็บเงินที่แตกต่างกัน: Trainium คือที่ที่โมเดลของคุณถูกฝึกและทำงาน ในขณะที่เครดิต Anthropic, OpenAI และ Google ครอบคลุมการเรียก API ระดับแนวหน้าของผลิตภัณฑ์ของคุณ การถือครองทั้งสองอย่างคือวิธีที่ผู้ก่อตั้งจะครอบคลุมระยะเวลาเต็มหนึ่งปี ดูว่าสิ่งใดใช้ร่วมกันได้ที่ AI Perks
ฉันต้องเขียนโค้ด PyTorch ของฉันใหม่สำหรับ Trainium หรือไม่?
โดยปกติแล้วไม่จำเป็นต้องเขียนใหม่ แต่คาดว่าจะต้องมีการย้าย (port) AWS Neuron SDK จะเชื่อมต่อกับ PyTorch และ JAX และสถาปัตยกรรมโมเดลทั่วไปจะย้ายไปพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่า Custom kernels และการดำเนินการที่ไม่รองรับคือส่วนที่ต้องใช้แรงงานจริง ดังนั้นให้ทดสอบประสิทธิภาพการฝึกเต็มรูปแบบหนึ่งขั้นตอนก่อนวางแผน
สตาร์ทอัพควรสมัครเครดิตค่าประมวลผลอื่น ๆ อะไรบ้าง?
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia และผู้ให้บริการ GPU แบบ serverless หลายรายล้วนมีโปรแกรมสำหรับสตาร์ทอัพ และหลายโปรแกรมก็สามารถใช้งานร่วมกันได้ AI Perks ติดตามเครดิตมูลค่า 7.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ใน 194 บริษัท พร้อมข้อกำหนดปัจจุบันของแต่ละรายการที่ getaiperks.com
สมัครสมาชิกที่ getaiperks.com →
ฝึกโมเดลเอง ให้คนอื่นจ่ายค่าซิลิคอน
