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Hugging Face2023-10-15 更新160

EML芯片模型仿真数据

光芯片仿真

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EML芯片模型仿真数据在研发中不仅能预测性能指标（如带宽、消光比、波长漂移），还可以优化设计参数（如量子阱结构、电极、耦合区），并为系统链路性能评估和工艺可制造性分析提供重要参考，是研发过程中的“关键工具”。数据采集方式为：在Windows系统下，利用自主研发的光芯片性能仿真软件对有源区结构和材料进行求解计算，针对有源区厚度和材料组分以及量子阱个数等有源区结构参数进行建模仿真，得到波长满足要求的双

国家基础学科公共科学数据中心540

GPT-3 Training Traces

深度学习

性能分析

该数据集是在训练各种GPT-3模型变体时收集的追踪数据，旨在评估模型的表现和执行行为。这些追踪数据是使用PyTorch Kineto工具收集的，包含了在不同并行策略下的详细执行分解。该数据集涵盖了从150亿到1750亿参数规模的模型训练，其任务是对大规模语言模型训练的性能建模与估计。

arXiv270