Aurora
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Microsoft Research
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 28 May 2024
- Autoren
- Cristian Bodnar, Wessel P. Bruinsma, Ana Lucic, Megan Stanley, Johannes Brandstetter, Patrick Garvan, Maik Riechert, Jonathan Weyn, Haiyu Dong, Anna Vaughan, Jayesh K. Gupta, Kit Tambiratnam, Alex Archibald, Elizabeth Heider, Max Welling, Richard E. Turner, Paris Perdikaris
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Earth science
- Aufgabe
- Weather forecasting
- Numerisches Format
- BF16
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 1.3B
- Trainingsdaten
- tokens
700B tokens (see Figure 4) Total 1,219.91 TB 11,023,730 frames "All models are pretrained for 150 k steps on 32 GPUs, with a batch size of one per GPU."
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 4.5 × 10²¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
"The model is trained using bf16 mixed precision." 312000000000000*420*32*3600*.3 = 4528742400000000000000 FLOP
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100
- Verwendete Chips
- 32
- Wand-Uhrzeit
- 420 hours (17.5 days)
- Stromverbrauch
- 25.3 kW
"32 A100 GPUs, which corresponds to approximately two and a half weeks of training" 17,5 days * 24 hours = 420
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Aurora: A Foundation Model of the Atmosphere
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Aurora wurde veröffentlicht von Microsoft Research, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Earth science, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet weather forecasting.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Was in den Aufbau geflossen ist
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 4.5 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Aurora — Häufige Fragen
Aurora— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 4.5 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
Aurora— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Aurora— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Aurora— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1.3B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Aurora— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Microsoft Research, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Aurora— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Aurora— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Earth science, und wird als Bewältigung der Aufgabe von weather forecasting. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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