据介绍，《再会长江》的缘起本是导演竹内亮的一个“遗憾”。2011年前，作为资深导演竹内亮在为NHK(日本广播协会)拍摄纪录片《长江天地大纪行》之时便对中国产生了深厚的感情，十年后，已迁居中国定居南京的他，为了弥补前次未能拍摄到“长江源头的第一滴水”的遗憾决定再次为长江拍摄纪录片，于是他踏上了6300公里的长江之旅。从入海口的上海开始一路向西，途径南京、武汉、重庆、泸州等城市以及众多偏远的村落，最终抵达长江之源沱沱河。沿岸壮美的自然风光、社会风貌以及10年的发展与变迁被镜头捕捉下来。
据悉，《再会长江》系“首艺联·扬帆计划”扶持影片。作为北京市属国有院线企业，新影联影业(院线)自2018年起运营由中共北京市委宣传部、北京市电影局、北京演艺集团主办的北京地区艺术影片常态化放映项目首都之星艺术影厅联盟(“首艺联”)188bet不再可用，通过主题影展、影片长线放映、点映等形式，使一批思想精深、艺术精湛、制作精良的影片有了与更多观众谋面的契机。2023年所启动的“首艺联·扬帆计划”中小成本艺术电影宣传发行项目，更是为弘扬主流价值、具有较高艺术品质与人文关怀的中小成本电影获得更好的市场认可与观众的反馈而打造的“孵化平台”，为小众类型、题材影片获得更好的票房表现与市场露出提供支持与支撑。
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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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