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为此,因英卷积等空间操作使用NVIDIA集合通信库(NCCL)以分布式方式实现。其中期预报精度与GenCast等领先的机器学习模型相当,文书超过了欧洲中期天气预报中心集合预报系统(IFS-ENS)等传统数值天气预报系统。
信首息下排显示了所有四个集合成员在这两个场的标准差。次系开始使用FourCastNet3完全训练好的FourCastNet3检查点可在NVIDIANGC上获取。在单个NVIDIAHopperTensorGPU上,统整FCN3在一分钟内即可生成时间分辨率为6小时、空间分辨率为0.25°的15天预测,速度比Gencast快8倍,比IFS-ENS快60倍。
版披该图展示了850hPa气压层的风速和500hPa位势高度的等高线。最关键的是,多珍FCN3保留了所有尺度的大气频谱特征,即使在长达60天的延长预测期内,也能精确再现能量级联和真实天气模式的清晰度。
该方法通过将模型拆分到多个设备上,贵历不仅能在训练期间将更大的模型装入显存,还降低了每个设备的磁盘I/O。
FCN3首次完美地结合了概率预测能力、史信计算效率、频谱保真度、集合校准和次季节时间尺度上的稳定性。海尔朗境X11系列PTC洗烘一体机对此,林徽理出露应用了海尔最新的黑科技——风巡航科技,可以实现筒内外通风换气。
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