Aurora
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Microsoft Research
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 28 May 2024
- Autori
- 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
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Earth science
- Compito
- Weather forecasting
- Formato numerico
- BF16
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 1.3B
- Dati di addestramento
- 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."
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 4.5 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"The model is trained using bf16 mixed precision." 312000000000000*420*32*3600*.3 = 4528742400000000000000 FLOP
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100
- Chip utilizzati
- 32
- Tempo di parete
- 420 hours (17.5 days)
- Consumo energetico
- 25.3 kW
"32 A100 GPUs, which corresponds to approximately two and a half weeks of training" 17,5 days * 24 hours = 420
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Aurora: A Foundation Model of the Atmosphere
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Aurora è stato pubblicato da Microsoft Research, nel paese registrato come United States of America, durante May 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Earth science, ed è registrato come eseguire il compito di weather forecasting.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.5 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Aurora — domande comuni
Aurora— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.5 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Aurora— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Aurora— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Aurora— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1.3B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Aurora— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Aurora— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Aurora— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Earth science, e viene registrato come gestire il compito di weather forecasting. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.