GraphCast
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 14 November 2023
- Autorzy
- Remi Lam, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Matthew Willson, Peter Wirnsberger, Meire Fortunato, Ferran Alet, Suman Ravuri, Timo Ewalds, Zach Eaton-Rosen, Weihua Hu, Alexander Merose, Stephan Hoyer, George Holland, Oriol Vinyals, Jacklynn Stott, Alexander Pritzel, Shakir Mohamed, Peter Battaglia
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Earth science
- Zadanie
- Weather forecasting
- Format numeryczny
- BF16
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 2.1 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
"Training GraphCast took roughly four weeks on 32 Cloud TPU v4 devices using batch parallelism." 4.6: "we use bfloat16 floating point precision" 2.1e22 = 2.75E+14 FLOP/s * 32 * 60* 60 * 24 * 7 * 4
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (non-commercial)
- Kod treningowy
- Open source
Apache 2 for training and inference code https://github.com/google-deepmind/graphcast CC BY-NC-SA 4.0 for weights
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Speculative
"Our state-of-the-art model delivers 10-day weather predictions at unprecedented accuracy in under one minute"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Learning skillful medium-range globalweather forecasting
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
GraphCast został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Earth science, i jest zapisany jako wykonujący zadanie weather forecasting.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 2.1 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
GraphCast — częste pytania
GraphCast— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
GraphCast— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
GraphCast— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Earth science, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie weather forecasting. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
GraphCast— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
GraphCast— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.1 × 10²² FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
GraphCast— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
GraphCast— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
GraphCast— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.