另据苏州轨道交通集团统计，今年“五一”小长假首日，苏州地铁11号线客运量29.4万人次，为开通以来最高。花桥站5月2日进站客流3.2万人次，在苏州地铁全线网车站中仅次于苏州火车站站。“11号线在小长假首日出现客流集中现象，一方面是由于假期沪苏高铁票售罄，苏州、上海地铁双11号线的无缝换乘成了不少往来人士的新选择；另一方面，节前苏州地铁3号线、11号线贯通至横山站，通达性、便捷性进一步提升。”苏州轨道集团分析。
去年6月24日，苏州轨交11号线投运，并与上海轨交11号线在花桥站实现无缝换乘，是国内首例跨省域轨交互通。上海、苏州分别于1993年和2012年运营首条城市轨交，苏州轨交11号线东接上海地铁11号线，西接苏州轨交3号线，两地主城轨交由此串联，市民可在市区坐地铁前往对方市区。两地地铁“双11号线”的对接进一步完善了多层次轨交体系乐鱼最新版本下载安装，促进省际毗邻地区人员往来，让两城的“1小时生活圈”变得更便捷，进一步促进了交通、产业、空间一体化布局。
为方便市民跨城通勤，以“同乘”促“同城”，苏州地铁11号线早晚各开行2列只在大客流车站进行停靠的大站快车，满足潮汐式快速通勤需求。同时，优化换乘线路的首末班车时间衔接，上海地铁11号线花桥站往迪士尼方向常态末班车推迟至22点。两地还实现了票务互联互通，乘客从任一站点上车均可使用“Metro大都会”或“苏e行”App乘车码，无需二次刷卡及扫码。
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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显存乐鱼最新版本下载安装，在FP8量化下(weight占用146GB)乐鱼最新版本下载安装，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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