中新网拉萨6月3日电 (记者 江飞波)记者3日从西南大学张志升教授研究团队处获悉,近日国际动物分类学知名期刊《ZooKeys》发表了一篇文章,记述了中国蜘蛛第74个科——行蛛科Trechaleidae,并报道了一个来自西藏错那的新种错那侵蛛(Shinobius cona Wang et al.2024)。
他说,行蛛科是一个小科,全世界已知17属133种,其中有16属132种分布仅限于新热带界(包括整个中美、南美大陆、墨西哥南部以及西印度群岛)。只有一个属,侵蛛属(Shinobius)记载于日本开运app登录入口app,属内仅包括一个种,即东方侵蛛(S. orientalis)。该属名源自日语,含义为“一个从某地秘密入侵到日本的蜘蛛”,故中文翻译为侵蛛属。
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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开运app登录入口app,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/显存负载更均衡开运app登录入口app,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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