上海期货交易所5月成交量为199,904,277手，成交额为206,794.70亿元，分别占全国市场的28.13%和37.2%，同比分别增长4.27%和43.79%。5月末上海期货交易所持仓总量为9,771,566手，较上月末增长11.03%。1-5月上海期货交易所累计成交量为799,109,688手，累计成交额为747,457.68亿元，同比分别下降3.04%和增长22.52%，分别占全国市场的27.69%和31.61%。
上海国际能源交易中心5月成交量为11,128,844手，成交额为24,863.24亿元，分别占全国市场的1.57%和4.47%，同比分别增长5.12%和5.89%。5月末上海国际能源交易中心持仓总量为483,694手，较上月增长15.70%。1-5月上海国际能源交易中心累计成交量为55,378,995手，累计成交额为137,231.37亿元，同比分别增长12.42%和20.10%，分别占全国市场的1.92%和5.8%。
郑州商品交易所5月成交量为258,865,324手，成交额为98,142.85亿元，分别占全国市场的36.42%和17.66%，同比分别下降31.68%和25.30%。5月末郑州商品交易所持仓总量为13,556,963手，较上月末增长24.55%。1-5月郑州商品交易所累计成交量为971,560,973手，累计成交额为341,434.99亿元，同比分别下降27.71%和31.93%，分别占全国市场的33.66%和14.44%。
大连商品交易所5月成交量为206,161,685手，成交额为90,244.25亿元，分别占全国市场的29.01%和16.23%，同比分别下降9.68%和5.12%。5月末大连商品交易所持仓总量为14,842,406手，较上月末增长19.66%。1-5月大连商品交易所累计成交量为903,554,089手，累计成交额为400,904.22亿元，同比分别增长3.33%和下降1.39%，分别占全国市场的31.31%和16.95%。
中国金融期货交易所5月成交量为15,833,345手，成交额为125,572.55亿元，分别占全国市场的2.23%和22.59%，同比分别增长15.70%和增长15.60%。5月末中国金融期货交易所持仓总量为1,706,850手，较上月末下降5.39%。1-5月中国金融期货交易所累计成交量为96,331,870手，累计成交额为697,694.53亿元，同比分别增长54.46%和34.98%，分别占全国市场的3.34%和29.5%。
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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超参系数博业体育app官网，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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