AlphaChip
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google DeepMind
- Organisationstyp
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 26 September 2024
- Autoren
- Anna Goldie, Azalia Mirhoseini, Mustafa Yazgan, Joe Wenjie Jiang, Ebrahim Songhori, Shen Wang, Young-Joon Lee, Eric Johnson, Omkar Pathak, Azade Nova, Jiwoo Pak, Andy Tong, Kavya Srinivasa, William Hang, Emre Tuncer, Quoc V. Le, James Laudon, Richard Ho, Roger Carpenter, Jeff Dean
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Other
- Aufgabe
- Chip design
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Trainingscode
- Open source
Apache-2.0 license https://github.com/google-research/circuit_training
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Unknown
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- How AlphaChip transformed computer chip design
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
AlphaChip was published by Google DeepMind, in United States of America, in September 2024. The organisation is categorised as industry.
It works in Other, and is recorded as doing chip design.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Antworten
AlphaChip — Häufig gestellte Fragen
Wie viele Parameter hat AlphaChip?
No parameter count has been published for AlphaChip, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created AlphaChip?
AlphaChip was published by Google DeepMind, based in United States of America, categorised as industry.
When was AlphaChip released?
AlphaChip was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is AlphaChip used for?
AlphaChip works in Other, and is recorded as handling chip design. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run AlphaChip?
None. AlphaChip is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is AlphaChip open source?
The licensing for AlphaChip was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.