​​FourCastNet 3实现快捷精准的大型会集天气预告 预告速率比 Gencast 快 8 倍

并在推理时期运用 bf16 格式的​​自动混合精度（这是 Earth2Studio 中的默认配置）。比 IFS-ENS 快 60 倍。现快这种隐马尔可夫模子的捷精妄想可能高效地一步天生集分解员，

扩展机械学习模子对于取患上有相助力的大型预料能耐个别至关紧张，证明了 FCN3 预料的天气坚贞性以及可信度。比 IFS-ENS 快 60 倍。预告速率比 Gencast 快 8 倍，​​

FCN3 架构

FourCastNet 3 接管残缺卷积的现快球面神经算子架构，排序直方图以及其余诊断服从证实，捷精其中期预告精度与 GenCast 等争先的大型机械学习模子至关，集分解员可与着实审核交流，天气同时经由 NVIDIA CUDA 中的预告自界说实现保障合计功能。这是​​一大关键优势。最小化一个复合损失函数，现快批次以及集并吞行。捷精基于球面信号处置基元。运用该技术，逾越了欧洲中期天气预告中间会集预告零星（IFS-ENS）等传统数值天气预告零星。同时接管地域、并与 Gencast 至关。与基于球面傅里叶神经算子的 FourCastNet 2 差距，FCN3 标志着大型会集数据驱动天气预告实现为了从中期到次季节尺度的严正飞跃。

揭示了这一点，纵然在 60 天的缩短预料期内，

最关键的是，FCN3 在合计规模上建树了新标杆，

FourCastNet 3（FCN3）是 NVIDIA Earth-2 中最新的 AI全天下天气预告零星。以 0.25° 空间分说率以及 6 小不断间分说率运行一次 60 天的 FCN3 预料仅需不到 4 分钟，为此，这种措施确保了 FCN3 可能学习底层随机大气历程中精确的空间相关性。卷积等空间操作运用 NVIDIA 会集通讯库（NCCL）以扩散式方式实现。这一优势在 30 天（720 小时）或者更持久的推演中依然坚持。该措施可天生各向异性的部份滤波器，借鉴传统数值天气建模中的地域分解，FCN3 同时运用部份球面卷积以及谱卷积。咱们引入了一种别致的模子并行范式。FCN3 在一分钟内即可天生光阴分说率为 6 小时、还飞腾了每一个配置装备部署的磁盘 I/O。FCN3 坚持了晃动、建议装置启用了自界说 CUDA 扩展的 torch-harmonics，可能在次季节规模内提供精确、也能精确再现能量级联以及着实天气方式的清晰度。此时正值风暴丹尼斯（Storm Dennis）上岸欧洲前夜。

在单个 NVIDIA Hopper Tensor Core GPU上，

为使 FCN3 抵达最佳功能，不光能在磨炼时期将更大的模子装入显存，

运用 Earth2Studio 剧本天生的 FourCastNet 3 96 小时预料时效服从。FCN3 保存了所有尺度的大气频谱特色，这表明预料校准精采，合计功能、上排分说揭示了集分解员 2 的大气可降水量（tcwv）场以及 10 米纬向风速（u10m）场。空间分说率为 0.25° 的 15 天预料，FCN3 精确地捉拿了狂风强度的量级及其在差距长度尺度上的变率，在单个 NVIDIA Hopper Tensor GPU 上，频谱保真度、会集校准以及次季节光阴尺度上的晃动性。该变量的演化由球面上的散漫历程操作。该图形貌了 FCN3 对于 2020 年 2 月 11 日开始的 500 hPa 狂风强度的预料，该函数散漫了空间以及谱域中的不断分级多少率评分（CRPS）。

FourCastNet 3 对于 2020 年 2 月 11 日 0000 UTC 开始的丹尼斯风暴的预料。并在离散-不断群卷积框架中构建。但扩展的效应在数据驱动的天气模子中尚未患上到短缺钻研。

清晰且物理不同的预料。比照基于散漫模子的措施，下排展现了所有四个集分解员在这两个场的尺度差。FCN3 作为一个会集妨碍散漫磨炼，

该零星还具备卓越的校准能耐以及频谱保真度，FCN3 在多达 1024 个 GPU 上妨碍了磨炼，速率比 GenCast 快 8 倍，

运用 Earth2Studio 运行 FCN3 推理颇为啰嗦。

FourCastNet 3 的多少率会集揭示的离散度-能耐比不断挨近 1，集分解员仍能坚持真正的频谱特色。与良多随光阴推移会迷糊高频特色或者进化为噪声伪影的机械学习模子差距，能精确捉拿部份大气天气，

该措施经由将模子拆分到多个配置装备部署上，FCN3 初次欠缺地散漫了多少率预料能耐、预料的不断定性与审核到的大气变率高度适宜。该图揭示了 850 hPa 气压层的风速以及 500 hPa 位势高度的等高线。假如想运行自界说的 FCN3 推理或者自行磨炼，

开始运用 FourCastNet 3

残缺磨炼好的 FourCastNet 3 魔难点可在 NVIDIA NGC 上取患上。

FourCastNet 3 的预料能耐逾越最佳的基于物理的会集模子 IFS-ENS，

这些卷积经由 Morlet 小波妨碍参数化，体如今响应预料的角功率谱密度与着实值高度不同。可能在 makani 中找到相关代码。

FCN3 经由一个潜在噪声变量在每一个预料步骤引入随机性，该运行在 2024 年 9 月 24 日 0000UTC启动。纵然在长达 60 天的缩短预料期内，物理真正的频谱，

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