MatterSim (Grpaphomer)
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Microsoft Research AI for Science
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 10 May 2024
- Συγγραφείς
- Han Yang, Chenxi Hu, Yichi Zhou, Xixian Liu, Yu Shi, Jielan Li, Guanzhi Li, Zekun Chen, Shuizhou Chen, Claudio Zeni, Matthew Horton, Robert Pinsler, Andrew Fowler, Daniel Zügner, Tian Xie, Jake Smith, Lixin Sun, Qian Wang, Lingyu Kong, Chang Liu, Hongxia Hao, Ziheng Lu
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Materials science
- Εργασία
- Atomistic simulations, Molecular simulation
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 182M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
"The total parameters of Graphormer is 182M."
"The model is trained for a total of 1,562,500 steps" "The batch size for training is set to 256" "the maximum number of expanded atoms is capped at 256"
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 1.1 × 10²⁰ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Operation counting
Speculative confidence because I am unsure how to calculate gradient updates/tokens 6*1,562,500*256*256*182000000=1.118208e+20
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA A100
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 64
- Κατανάλωση ενέργειας
- 50.6 kW
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Speculative
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- MatterSim: A Deep Learning Atomistic Model Across Elements, Temperatures and Pressures
- Τελευταία ενημέρωση
- 11 February 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
MatterSim (Grpaphomer) δημοσιεύθηκε από Microsoft Research AI for Science, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια May 2024. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Materials science, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του atomistic simulations, Molecular simulation.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 1.1 × 10²⁰ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Απαντήσεις
MatterSim (Grpaphomer) — κοινές ερωτήσεις
MatterSim (Grpaphomer)— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Microsoft Research AI for Science, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
MatterSim (Grpaphomer)— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε May 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
MatterSim (Grpaphomer)— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Materials science, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του atomistic simulations, Molecular simulation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
MatterSim (Grpaphomer)— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 1.1 × 10²⁰ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
MatterSim (Grpaphomer)— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
MatterSim (Grpaphomer)— είναι ανοιχτού κώδικα;
Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.
MatterSim (Grpaphomer)— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 182M. "The total parameters of Graphormer is 182M.". Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.