6月3日，来自海口市政府新闻发布会的消息称，2024“海口杯”端午龙舟邀请赛将于6月10日端午节假期举办。届时来自海口市、三亚市、儋州市、文昌市、琼海市、定安县、澄迈县等市县以及海口市秀英区、龙华区、琼山区、美兰区和江东新区管理局共12支队伍将在海口市海甸河钟楼附近水域，以22人龙舟500米直道竞速赛的形式破风击浪、一举争先。
根据南国都市报报道，赛事指挥部办公室负责人介绍，时隔20年，海口在端午节适时重启赛龙舟活动，既是为了落实《海南省进一步促进文体旅商展联动扩大消费若干措施》相关精神，也是为了回应广大群众对于传承端午习俗的期盼，同时也是打造“活力之城”的生动实践。海甸河水域宽阔平稳，自然风光优美，极适宜开展龙舟竞渡。比赛中，参赛队伍将在现代化城市天际线的映衬下破浪前行，观众在两岸既能近距离感受龙舟赛的速度与激情，又能享受到海口的宜人气候与美丽景致。
据微信公众号“广州荔湾发布”消息，广州的龙舟文化在花地河上曾有过动人的演绎。花地河位于荔湾芳村，属于珠江航道支流，连接广佛水道，途经的村落更是历史悠久的龙舟村，得天独厚的地理位置也使花地河成为龙舟盛会的天然舞台。但在二十世纪九十年代，花地河由于淤泥堆积导致河床变浅，河道日渐缩窄不能满足龙舟竞渡需求，慢慢地往日一年一度的东漖龙舟景也停止举办。
2000年以来，得益于荔湾区对花地河整治，昔日水道焕发生机，成为有名的水上绿道。随之而来，重启花地游龙，再现东漖龙船景的呼声不绝于耳。对于花地河沿岸民众而言，东漖景代表着他们的美好“乡愁”，花地河的变化，也是荔湾发展的缩影。今日的荔湾，如同花地河一般，日新月异，展现着新的活力。顺应民间呼声，东漖龙船景定于6月15日（农历五月初十）在花地河上复办。据介绍，本次活动由荔湾区人民政府指导、区农业农村局主办，以“龙腾花地 荔湾有景”为主题，将再现当年花地河上彩旗飘舞、锣鼓喧天、龙船汇聚的热闹景象。
文章提到，说起九江的龙舟赛，那还是许多九江人存在于30多年的记忆，现在的“00后”甚至是大部分“90后”都还没亲眼见过。九江龙舟，何时归来？这个话题在这30多年里，特别是每逢端午节的时候，总能成为九江人茶余饭后的热点话题。从去年在八里湖举办的“全民健身 幸福九江”迎端午龙舟赛到今年在南门湖举办的九江银行·2024“庐山杯”长江经济带龙舟邀请赛，可以说既应时令所需，也应民众所盼。举办龙舟赛，既反映了市委、市政府的人民立场，也体现了九江这座城市的包容与开放。
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6月3日，昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE，性能强劲，同时推理成本更低。Skywork-MoE基于之前昆仑万维开源的Skywork-13B模型中间checkpoint扩展而来，是首个完整将MoE Upcycling技术应用并落地的开源千亿MoE大模型，也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型。
昆仑万维基于目前各大主流模型评测榜单评测了Skywork-MoE，在相同的激活参数量20B(推理计算量)下，Skywork-MoE能力在行业前列，接近70B的Dense模型，使得模型的推理成本有近3倍的下降。同时Skywork-MoE的总参数大小比DeepSeekV2的总参数大小要小1/3，用更小的参数规模做到了相近的能力。
有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss，昆仑万维在MoE训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的aux loss超参系数，从而让Drop Token Rate保持在合适的区间内，既能做到expert分发的平衡，又能让expert学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在MoE训练的前期，由于参数学习不到位，导致Drop Token Rate太高(token分布差异太大)，此时需要较大的aux loss帮助token load balance；在MoE训练的后期，昆仑万维希望Expert之间仍保证一定的区分度，避免 Gating倾向为随机分发Token，因此需要较低的aux loss降低纠偏。
区别于Megatron-LM社区已有的EP(Expert Parallel)和ETP(Expert Tensor Parallel)设计，昆仑万维提出了一种称之为Expert Data Parallel的并行设计方案，这种并行方案可以在Expert数量较小时仍能高效的切分模型，对Expert引入的 all2all通信也可以最大程度的优化和掩盖。相较于EP对GPU数量的限制和ETP在千卡集群上的低效， EDP可以较好的解决大规模分布式训练MoE的并行痛点，同时EDP的设计简单、鲁棒、易扩展，可以较快的实现和验证。
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。
Skywork-MoE是目前能在8x4090服务器上推理的最大的开源MoE模型。8x4090服务器一共有192GB的GPU显存，在FP8量化下(weight占用146GB)，使用昆仑万维首创的非均匀Tensor Parallel并行推理方式，Skywork-MoE可以在合适的batch size 内达到2200 tokens/s的吞吐。
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