端到端的千亿参数AI气象大模型
自人类开始进行数值气象预报以来的几十年来,数值预报的基本模式没有发生本质的变化,我们依然需要依靠大气物理模式来进行预报,而在一个混沌系统中,一点点的偏差就可能造成气象预报的重大偏差。大地量子用全新的方式,让AI基于过去四十年历史观测数据,自主学习气象模式,自主研究大气物理模型;利用自有的AI与超算优势,完成了下一代气象预报系统,准确率和计算速度均领先现有模型。
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若干版本在数百亿到小千亿参数浮动,学习与模拟大气流动和气象模式,显著提升全球尺度的天气预测的精度
无论是在7日内预测精度上,还是15日内预测精度上,都比NWP技术有显著提升,大地量子团队长期致力于中长期预测精度提升
与学术界公开分辨率最高的全球AI模型ECMWF IFS 0.1度分辨率相当,但预测精度更高,能够更准确地预测未来的情况
大地量子地表数字孪生模型支持场站级30-90米分辨率的预测,无论是集中式场站还是分布式光伏,都充分考虑小区域微气候
大地量子自建GPU超算中心,与主流公有云厂商建立深度合作,长期确保底层AI计算资源的高可用
自主开发云原生的GPU超算调度系统,无论是模型训练还是在线推理,实现弹性伸缩,同时调用数千张GPU或数万核CPU
自人类开始进行数值气象预报以来的几十年来,数值预报的基本模式没有发生本质的变化,我们依然需要依靠大气物理模式来进行预报,而在一个混沌系统中,一点点的偏差就可能造成气象预报的重大偏差。大地量子用全新的方式,让AI基于过去四十年历史观测数据,自主学习气象模式,自主研究大气物理模型;利用自有的AI与超算优势,完成了下一代气象预报系统,准确率和计算速度均领先现有模型。
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