Tín dụng GPU Miễn phí để Huấn luyện Mô hình: So sánh 8 Chương trình

Sponsored

Round Funded

Raise money from 10,000+ active vetted investors.

Start Raising

Startup Huấn Luyện Có Thể Nhận Được Bao Nhiêu Tín Dụng GPU Miễn Phí?

Tín dụng GPU miễn phí cho việc huấn luyện mô hình có sẵn từ các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô, nhà cung cấp chip và các nền tảng tính toán chuyên biệt, với giới hạn công bố dao động từ khoảng 10.000 đô la ở mức thấp nhất đến 1.000.000 đô la ở mức cao nhất. Không có chương trình đơn lẻ nào bao gồm toàn bộ ngân sách huấn luyện, và các nhóm tài trợ cho một lần chạy thực tế thường sử dụng ba hoặc bốn chương trình cùng một lúc.

Các giới hạn dưới đây là những gì AI Perks hiện đang theo dõi. Hãy xem mỗi mục như một giới hạn cấp độ thay vì một khoản thưởng mặc định – số tiền bạn được đề nghị phụ thuộc vào giai đoạn phát triển và nguồn tài trợ của bạn, chứ không phải quy mô của lần chạy huấn luyện của bạn.

Tổng giới hạn chỉ riêng trên lớp đám mây: vượt xa 1.000.000 đô la. AI Perks đang theo dõi 7,7 triệu đô la tín dụng trên 194 công ty, trong đó hạng mục tính toán là khối lớn nhất.

SponsoredRaise money from 10,000+ active vetted investors.

Start Raising

Tín Dụng GPU Thực Sự Dùng Để Làm Gì

Tín dụng GPU dùng để mua giờ sử dụng tăng tốc trên phần cứng thuê. Chúng là công cụ phù hợp khi bạn sở hữu trọng số mô hình và là công cụ không phù hợp khi bạn chỉ gọi API của người khác.

Sự phân biệt này quyết định liệu bất kỳ chương trình nào ở trên có đáng để đăng ký hay không. Bốn loại khối lượng công việc thực sự tiêu tốn giờ GPU:

Huấn luyện trước từ đầu. Hiếm gặp, tốn kém và gần như không bao giờ là bước đi đầu tiên đúng đắn cho một startup.

Tiếp tục huấn luyện trước. Lấy một mô hình mã nguồn mở và đưa dữ liệu chuyên ngành vào xử lý. Đây là nơi hầu hết công việc mô hình nghiêm túc ở giai đoạn hạt giống thực sự diễn ra.

Tinh chỉnh và điều chỉnh theo sở thích. Rẻ hơn so với các phương pháp trên, nhưng mang tính lặp lại và số lần lặp lại mới tốn kém.

Suy luận tự lưu trữ với khối lượng lớn. Khi khối lượng yêu cầu đủ cao, việc cung cấp trọng số của riêng bạn trên các GPU đã đặt trước sẽ tốt hơn giá API theo token.

Nếu sản phẩm của bạn là một lớp vỏ bọc xung quanh một API tiên tiến, thì tất cả những điều này sẽ không áp dụng và bạn cần tín dụng mô hình thay thế. Cả hai loại tín dụng đều có sẵn trên getaiperks.com, và nhầm lẫn chúng là cách phổ biến nhất mà người sáng lập lãng phí một đơn đăng ký.

Chi Phí Huấn Luyện GPU Hoạt Động Như Thế Nào Khi Mở Rộng Quy Mô

Huấn luyện được tính phí theo giờ GPU, không phải theo kết quả. Đồng hồ tính phí theo thời gian thực tế nhân với số lượng bộ tăng tốc, bất kể lần chạy có hội tụ, phân kỳ hay gặp sự cố vào giờ thứ chín.

Năm thuộc tính khiến hóa đơn này hoạt động khác biệt so với bất kỳ yếu tố nào khác trong cơ cấu chi phí của một startup:

Tính toán tỷ lệ thuận với tham số nhân với token. Ước tính được thiết lập vững chắc là FLOPs huấn luyện chạy bằng khoảng sáu lần số lượng tham số nhân với số lượng token. Do đó, việc tăng gấp đôi cả hai sẽ dẫn đến chi phí tăng gấp khoảng bốn lần, chứ không phải gấp đôi.

Mức độ sử dụng là một yếu tố nhân âm thầm. Tỷ lệ FLOPs lý thuyết mà một lần chạy thực sự đạt được thay đổi đáng kể tùy thuộc vào chiến lược song song, kích thước lô và kết nối. Một lần chạy được tinh chỉnh kém có thể tốn kém gần gấp đôi so với một lần chạy được tinh chỉnh tốt cho cùng một đầu ra.

Kết nối quyết định kinh tế của nhiều nút. Các GPU rẻ tiền không có mạng lưới nhanh giữa các nút không hề rẻ cho việc huấn luyện phân tán, vì cụm máy chủ sẽ dành thời gian chờ đợi gradient.

Các lần chạy thất bại vẫn bị tính phí đầy đủ. Tần suất kiểm tra là một biện pháp kiểm soát chi phí, không phải là một lựa chọn vệ sinh.

Các mục không phải GPU không phải là lỗi làm tròn. Lưu trữ điểm kiểm tra, lưu trữ tập dữ liệu và băng thông ra ngoài khu vực hoặc đám mây khác bổ sung một phần đáng kể vào chi phí chi tiêu cho bộ tăng tốc. Các khoản tín dụng đám mây tổng quát sẽ bao gồm những khoản này; một khoản trợ cấp chỉ dành cho GPU thì không.

SponsoredRaise money from 10,000+ active vetted investors.

Start Raising

Cách Chọn Giữa Các Nhà Cung Cấp Tín Dụng GPU

Chọn tín dụng phù hợp với hình dạng của khối lượng công việc, chứ không phải với con số lớn được công bố. Một khoản trợ cấp 300.000 đô la trên silicon mà ngăn xếp của bạn không thể nhắm mục tiêu sẽ kém giá trị hơn một khoản trợ cấp 50.000 đô la mà bạn có thể chi tiêu vào tuần tới.

Ba câu hỏi sẽ giải quyết hầu hết các quyết định. Ngăn xếp của bạn có bị khóa bởi CUDA không, điều này làm giảm giá trị các chương trình silicon tùy chỉnh bởi chi phí chuyển đổi? Dữ liệu huấn luyện của bạn hiện đang ở đâu, vì băng thông ra ngoài sẽ bị tính phí? Và chu kỳ hoạt động của bạn là bùng nổ hay liên tục, điều này quyết định giữa không máy chủ và dung lượng đặt trước?

Khả năng đủ điều kiện cho mỗi chương trình phụ thuộc vào giai đoạn, nguồn vốn và đôi khi là các nhà đầu tư nào ủng hộ bạn. Các tiêu chí đó được liệt kê theo chương trình tại getaiperks.com.

Tại Sao Thời Gian Quan Trọng Hơn Kích Thước Giới Hạn

Các chương trình tính toán hoạt động theo hai đồng hồ độc lập: thời gian xem xét kéo dài bao lâu và thời gian tín dụng còn hiệu lực sau khi được phê duyệt. Việc gộp chúng thành một đồng hồ là sai lầm trong lập lịch tốn kém nhất trong danh mục này.

Đồng hồ xem xét thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào loại chương trình. Các chương trình lớn của nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô và nhà cung cấp chip có giới hạn cao nhất và chu kỳ xem xét chậm nhất, vì quyết định liên quan đến con người và hàng đợi. Các chương trình của nhà cung cấp phần cứng nằm ở giữa, và những gì họ kiểm soát thường là phân bổ bộ tăng tốc chứ không phải tiền, điều này trong thời điểm nguồn cung khan hiếm là phần có giá trị hơn. Các nền tảng tính toán không máy chủ và được lưu trữ nằm ở cuối nhanh, nơi một quyết định có thể được đưa ra trước khi lần chạy huấn luyện được lên lịch.

Đồng hồ hết hạn chạy ngược chiều với trực giác. Mỗi khoản tín dụng tính toán có một cửa sổ thời gian, và cửa sổ đó thường mở ra khi được phê duyệt chứ không phải khi bắt đầu sử dụng. Một khoản tín dụng được cấp khi tập dữ liệu vẫn đang được làm sạch sẽ sử dụng một phần thời gian của nó trong một tài khoản không hoạt động. Do đó, các chương trình có tốc độ nhanh là những chương trình dễ dàng để dự trữ, và các chương trình chậm là những chương trình ít dễ dàng nhất để trì hoãn.

Hậu quả thực tế là giới hạn số lượng và giá trị sử dụng có thể khác nhau. Một khoản tín dụng lớn hết hạn giữa chừng khi đang làm sạch sẽ có giá trị ít hơn một khoản tín dụng khiêm tốn đến vào tuần khi cụm máy chủ sẵn sàng. Các danh mục tính toán và cơ sở hạ tầng đám mây tại getaiperks.com cho thấy những chương trình nào hiện đang mở, đó là đầu vào mà các quyết định thời gian này thực sự phụ thuộc vào.

SponsoredRaise money from 10,000+ active vetted investors.

Start Raising

Những Điều Người Sáng Lập Thường Sai Lầm Về Tín Dụng GPU Miễn Phí

Sai lầm lặp đi lặp lại là coi số dư tín dụng là một sự đặt trước GPU. Nó không phải vậy. Tín dụng dùng để thanh toán hóa đơn; dung lượng trong khu vực của bạn quyết định liệu các máy chủ có tồn tại hay không.

Năm sai lầm khiến các nhóm tốn kém tiền thật:

Nhầm lẫn tín dụng với dung lượng. Trong thời điểm nguồn cung khan hiếm, yếu tố hạn chế đối với một lần chạy huấn luyện là các bộ tăng tốc có sẵn, chứ không phải ngân sách. Các chương trình của nhà cung cấp đi kèm với phân bổ có giá trị hơn giá trị đô la của chúng.

Theo đuổi con số lớn nhất trên tiêu đề. Một khoản trợ cấp trên silicon không phải CUDA mang theo chi phí chuyển đổi trong nhiều tuần kỹ thuật. Đôi khi sự đánh đổi đó là xuất sắc. Nó không bao giờ miễn phí.

Nộp đơn quá sớm. Tín dụng có giới hạn thời gian, và một khoản trợ cấp hết hạn khi bạn vẫn đang làm sạch tập dữ liệu của mình sẽ quy đổi thành con số không.

Phớt lờ khóa băng thông ra ngoài. Tín dụng từ một đám mây sẽ tập trung dữ liệu của bạn vào đó. Di chuyển một kho dữ liệu lớn ra sau này là một hóa đơn mà không ai dự báo được.

Huấn luyện khi tinh chỉnh là đủ. Hầu hết các sản phẩm nghĩ rằng chúng cần huấn luyện thực sự cần tinh chỉnh, và hầu hết những sản phẩm nghĩ rằng chúng cần tinh chỉnh thực sự cần khả năng truy xuất tốt hơn. Tín dụng miễn phí là một lý do tồi để nhận một quy trình huấn luyện.

Sở hữu nhiều khoản tín dụng từ các lớp khác nhau là những gì thực sự tài trợ cho năm đầu tiên của một công ty mô hình. AI Perks tồn tại để cho thấy những chương trình nào đang mở và những sự kết hợp nào tương thích.

Câu Hỏi Thường Gặp

Làm thế nào để tôi nhận được tín dụng GPU miễn phí cho việc huấn luyện mô hình?

Tín dụng GPU đến từ các nhà cung cấp đám mây, nhà cung cấp chip và các nền tảng tính toán chuyên biệt, với giới hạn từ khoảng 10.000 đô la đến 1.000.000 đô la. Mỗi chương trình có tiêu chí đủ điều kiện riêng dựa trên giai đoạn và nguồn tài trợ. Danh sách các chương trình đang mở hiện tại, với những gì mỗi chương trình chi trả, được theo dõi tại getaiperks.com.

Tín dụng GPU có giống với tín dụng OpenAI hoặc Anthropic không?

Không, và sở hữu cái này không thay thế cho cái kia. Tín dụng GPU dùng để thanh toán giờ sử dụng bộ tăng tốc trên phần cứng bạn kiểm soát. Tín dụng mô hình dùng để thanh toán token thông qua API của người khác. Một nhóm huấn luyện trọng số của riêng họ cần cái đầu tiên; một nhóm gọi mô hình tiên tiến cần cái thứ hai.

Tôi có thể kết hợp tín dụng GPU từ nhiều nhà cung cấp không?

Thường là có, vì mỗi khoản trợ cấp áp dụng cho hóa đơn của một nhà cung cấp khác nhau. Kết hợp tín dụng từ đám mây, nhà cung cấp chip và nền tảng chuyên biệt là cách làm thông thường chứ không phải là ngoại lệ. Khả năng tương thích thay đổi theo chương trình, và các kết hợp hoạt động được liệt kê tại getaiperks.com.

50.000 đô la tín dụng mua được bao nhiêu giờ GPU?

Nó hoàn toàn phụ thuộc vào lớp bộ tăng tốc và khu vực, và giá giờ công bố thường xuyên thay đổi đến mức bất kỳ câu trả lời cố định nào cũng sẽ nhanh chóng lỗi thời. Khung làm việc hữu ích hơn là chu kỳ hoạt động: thử nghiệm bùng nổ sẽ kéo dài một khoản tín dụng có kích thước đó đi xa, trong khi một cụm đa GPU hoạt động liên tục sẽ tiêu thụ nó nhanh chóng.

Tôi có cần phải đã huy động vốn để đủ điều kiện không?

Nó thay đổi tùy theo chương trình, và không có một ngưỡng chung nào cho toàn bộ danh mục. Một số chương trình mở cho các nhóm ở bất kỳ giai đoạn nào, một số khác đánh giá quyết định dựa trên nguồn tài trợ của bạn, và một số chạy các cấp độ mà giới hạn tăng lên khi bạn phát triển. Tiêu chí khác nhau đủ giữa các chương trình đến mức đoán mò là một bộ lọc kém hiệu quả. Các yêu cầu hiện tại theo từng chương trình được theo dõi tại getaiperks.com.

Điều gì xảy ra khi tín dụng GPU hết hạn?

Tín dụng chưa sử dụng sẽ bị mất trong gần như tất cả các chương trình, đó là lý do tại sao thời điểm kích hoạt quan trọng hơn thời điểm nộp đơn. Các khoản trợ cấp có giới hạn thời gian và cửa sổ thường bắt đầu khi được phê duyệt. Việc sắp xếp các phê duyệt của bạn với lịch trình huấn luyện thực tế là sự khác biệt giữa việc sử dụng một khoản tín dụng và mất nó.

Đăng ký tại getaiperks.com →

Huấn luyện mô hình. Hãy để các nhà cung cấp đám mây tài trợ GPU.