WDC20 / DLWP
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- University of Washington,Microsoft Research
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 15 March 2020
- Autoři
- Jonathan A. Weyn, Dale R. Durran, Rich Caruana
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Earth science
- Úkol
- Weather forecasting
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 672.1K
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 100
Table 1
"we train for a minimum of 100 epochs followed by early stopping conditioned on the validation set loss"
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 2.4 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
31330000000000 FLOP / GPU/ sec [Tesla V100] * 1 GPU * 72 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 2.4362208e+18 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB
- Používané čipy
- 1
- Doba reálného času
- 72 hours
- Příkon
- 281 W
2–3 days for training on a single NVidia Tesla V100 GPU
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Open source
GPL-3 https://github.com/jweyn/DLWP-CS
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Improving data-driven global weather prediction using deep convolutional neural networks on a cubed sphere
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
WDC20 / DLWP byl zveřejněn University of Washington,Microsoft Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během March 2020. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Industry.
funguje v oblasti Earth science, a je zaznamenán jako vykonávající úkol weather forecasting.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.4 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
WDC20 / DLWP — běžné otázky
WDC20 / DLWP— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v March 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
WDC20 / DLWP— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Earth science, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol weather forecasting. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
WDC20 / DLWP— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.4 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
WDC20 / DLWP— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
WDC20 / DLWP— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
WDC20 / DLWP— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 672.1K. Table 1. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
WDC20 / DLWP— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Washington,Microsoft Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.