Aurora
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Microsoft Research
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 28 May 2024
- Auteurs
- 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
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Earth science
- Taak
- Weather forecasting
- Numerieke indeling
- BF16
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 1.3B
- Training gegevens
- 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."
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 4.5 × 10²¹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
"The model is trained using bf16 mixed precision." 312000000000000*420*32*3600*.3 = 4528742400000000000000 FLOP
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA A100
- Gebruikte chips
- 32
- Kloktijd
- 420 hours (17.5 days)
- Stroomverbruik
- 25.3 kW
"32 A100 GPUs, which corresponds to approximately two and a half weeks of training" 17,5 days * 24 hours = 420
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Aurora: A Foundation Model of the Atmosphere
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
Aurora werd gepubliceerd door Microsoft Research, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens May 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Earth science, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van weather forecasting.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 4.5 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
Aurora — veelgestelde vragen
Aurora— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 4.5 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
Aurora— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Aurora— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Aurora— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.3B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
Aurora— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Microsoft Research, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
Aurora— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in May 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Aurora— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Earth science, en wordt geregistreerd als het afhandelen van weather forecasting. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.