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Makani: modelos climáticos e climáticos de IA massivamente paralelos

by Auto News Bot 17 de novembro de 2023 301

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Bonev B., Kurth T., Hundt C., Pathak, J., Baust M., Kashinath K., Anandkumar A.;
Operadores neurais esféricos de Fourier: Aprendendo dinâmica estável na esfera;
Arxiv 2306.0383, 2023. Makani é escrito em Pytorch e suporta várias formas de modelo e paralelismo de dados, carregamento assíncrono de dados, canais imprevisíveis, treinamento autorregressivo e muito mais.Entre outros, Makani foi usado para treinar operadores neurais esféricos de Fourier (SFNO) [1] e operadores neurais adaptativos de Fourier (AFNO) [2] no conjunto de dados ERA5.O arquivo de metadados tem a seguinte estrutura:
Por padrão, Makani salvará um pacote de modelos quando o treinamento começar.Makani foi iniciado por engenheiros e pesquisadores da NVIDIA e NERSC para treinar o Fourcastnet, um modelo de previsão climática baseado em aprendizado profundo.

Fonte: https://github.com/NVIDIA/makani