AlphaChip
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
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 26 September 2024
- Autori
- 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
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Other
- Compito
- Chip design
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.
- Dati di addestramento
- tokens
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.
- Codice di addestramento
- Open source
Apache-2.0 license https://github.com/google-research/circuit_training
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- How AlphaChip transformed computer chip design
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
AlphaChip è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Other, ed è registrato come eseguire il compito di chip design.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
AlphaChip — domande comuni
AlphaChip— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
AlphaChip— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
AlphaChip— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 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.
AlphaChip— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Other, e viene registrato come gestire il compito di chip design. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
AlphaChip— 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.
AlphaChip— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
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.