ASE
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- NVIDIA,University of California (UC) Berkeley
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 5 May 2022
- Autori
- Xue Bin Peng, Yunrong Guo, Lina Halper, Sergey Levine, Sanja Fidler
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Robotics
- Compito
- Animal (human/non-human) imitation
- Approach
- Reinforcement learning
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 4.5 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
Training was done using the Isaac Gym simulator on an NVIDIA V100 GPU. The model was trained on over 10 billion samples, which equates to 10 years of simulated experience time. Training took around 10 days on a single GPU. 1.3e14 * 10 * 24 * 3600 * 0.4 = 4.49e19
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA Tesla V100 PCIe 16 GB
- Tempo di orologio muro
- 240 hours (10 days)
Training took around 10 days on a single GPU.
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Likely
- Citations
- 56
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- ASE: Large-Scale Reusable Adversarial Skill Embeddings for Physically Simulated Characters
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
ASE was published by NVIDIA,University of California (UC) Berkeley, in United States of America, in May 2022. The organisation is categorised as industry,Academia.
It works in Robotics, and is recorded as doing animal (human/non-human) imitation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Cosa ci è voluto per costruirlo
The training run consumed about 4.5 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA Tesla V100 PCIe 16 GB. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Risposte
ASE — Domande frequenti
Is ASE open source?
The licensing for ASE was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does ASE have?
No parameter count has been published for ASE, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created ASE?
ASE was published by NVIDIA,University of California (UC) Berkeley, based in United States of America, categorised as industry,Academia.
When was ASE released?
ASE was published in May 2022. 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 ASE used for?
ASE works in Robotics, and is recorded as handling animal (human/non-human) imitation. 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.
How much compute was used to train ASE?
Around 4.5 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA Tesla V100 PCIe 16 GB. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run ASE?
None. ASE 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.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.