袁菁介绍说，悉尼华人舞蹈团的成员们来自各行各业，其中不乏来自中国专业舞蹈团体的人才。在海外，由于平时一周中他们都有自己的专业工作，所以他们坚持已久，每周日都进行3个多小时舞蹈基本功的训练。她说，舞蹈必须要有扎实的基本功，才能更好地表演。他们将辛勤的汗水和对舞蹈的热爱凝聚成团结与奋进的力量九游游戏中心首页，在澳大利亚做出了不懈的努力与贡献。
袁菁说，悉尼华人舞蹈团不仅在舞台上展现才华，也积极投身社会公益事业。他们曾将《舞之梦》演出的全部收益捐献给了中国四川地震灾区，将《爱的奉献》演出的收益捐献给了悉尼韦斯特米德儿童医院。此外，悉尼华人舞蹈团原创舞剧《唐花仙子》收益也捐助了澳大利亚血癌协会，通过多元文化艺术的传播，加深了海外华人与主流社会的友谊，得到了新南威尔士州政府的赞扬。
“20年的坚持与奉献精神是悉尼华人舞蹈团团队的核心价值。上个月19日晚在悉尼演出的《梦回舞韵》中国古典专场舞蹈，11个中国古典舞合辑，不仅是我们20年来的舞蹈创作经典九游游戏中心首页，每个舞蹈中的故事，灵魂音乐与舞蹈内容恰当结合在一起，节目带着观众穿越回千百年前的中国古代，感受中国古典舞之美，再次给澳中观众奉献一场别出新意的文化盛宴。”袁菁说。(完)
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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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