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“在极端天气预报方面,伏羲通过采用扩散模型优化,有效缓解模型预报的平滑问题,提高对极端降水和大风等极端天气现象的预报精度,超越ECMWF的数值天气预报精度。” 中国气象局党组成员、副局长熊绍员指出,中国气象局高度重视气象与人工智能深度融合发展,联合相关高校、科研机构、企业共同推进气象大模型以及人工智能气象应用关键核心技术攻关。
习近平在贺信中指出,30年来,在党的坚强领导下,中国工程院团结凝聚院士和广大工程科技工作者,大力推动工程科技发展,不断攻克科技难关,建设大国工程,铸造国之重器,为推动我国工程科技创新进步、促进经济社会高质量发展作出了重要贡献。
“伏羲”的升级之路仍在继续。下一步,团队将推进“端到端”气象大模型,构建基于气象大模型的同化系统,实现多种卫星资料同化(微波、红外等),摆脱对传统模式的依赖;开发地球系统大模型,实现大气、海洋、陆面、冰冻圈的预报,探索大气污染、气候风险预报;构建基于大模型的国产化再分析数据集,利用大模型构建完全独立自主的国产化再分析数据,摆脱模型训练对国外数据的依赖。
由于first stage的Embedding计算和last stage的Loss计算,以及Pipeline Buffer的存在,流水并行下均匀切分Layer时的各stage计算负载和显存负载均有较明显的不均衡情况。昆仑万维提出了非均匀的流水并行切分和重计算Layer分配方式,使得总体的计算/显存负载更均衡,约有10%左右的端到端训练吞吐提升。