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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记者查看发现,艾草花束相关材料包标价从7~40元不等,消费者可以根据自己的喜好购买,也可以混搭DIY,一些店铺仅淘宝平台销量就超过1万单。而评论里,“氛围感”“仪式感”则是消费者点赞的主要原因。端午节,在门头悬挂艾草的传统由来已久,寓意驱邪纳福。而新式的艾草花束、花环,除了追求寓意yabo官网登陆,更发挥了美观、装饰的作用,可以说这是年轻人将审美和传统仪式结合的独特“仪式感”。
要说端午仪式感,赛龙舟和吃粽子历史悠久,“龙舟经济”受到关注。据了解,“龙舟经济”是近年来兴起的一种以龙舟为主题的旅游产业和相关衍生产业。每年的端午节前,都是龙舟产品的旺季,船桨、龙舟鼓、龙舟锣、令旗、红绸……这些与龙舟相关的产品已经供不应求,定制款订单更是让相关商家通宵忙碌。而纸制龙舟玩具“既可以锻炼孩子的动手能力,还能感受传统节日的氛围”,受到消费者欢迎和好评。
与香囊、艾草花束等消费品相比,今年端午节粽子的“礼品属性“大大降低,回归食物本性。记者走访商超发现,尽管粽子礼盒早早上架,但消费者更青睐于购买散装粽子自己吃。北京超市内一位销售人员一边介绍新式口味,一边招徕消费者试吃。该销售人员表示:“现在无论是品牌方还是消费者,都不拼包装了,而在馅料、口味上下功夫。”
天眼查数据显示,目前我国现存粽子相关企业5500余家,其中成立于1~5年的企业占比42.5%。根据电商平台数据显示,目前传统的肉粽、甜粽等销量依然遥遥领先,品牌店如五芳斋、广州酒家、吴越斋等主打的产品多为肉粽、蛋黄粽、豆沙粽。但芋泥、奶黄、榴莲等也被作为粽子馅料,吸引了喜欢尝试新口味的年轻人。一些“私房粽子”也进入销售旺季,“直播包粽子,一个月卖了5万多只粽子,虽然累但是很开心。”淘宝上一位专做“私家秘制“粽子的商家直言。
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