6月3日，昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE，性能强劲问鼎平台，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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从这个角度看就会理解，为什么我们今天要提出望山见水、记得住乡愁的新型城镇化问鼎平台，为什么乡村振兴必须是包含人才振兴、文化振兴五位一体的。经历了前期城镇化的过程，越来越多的人开始明白，乡村的振兴，并非不断地“拟城化”，而是要在现代语境下重塑自身不可或缺的价值；城乡一体化的目标，不是要平铺城市生活，而恰恰是要在文化上形成差异化叙事。
可以看看龙潭村的例子。龙潭片区之所以被年轻人青睐，在于他们出发时就已坚定，这里的未来不是网红景点，不是康养社区，而是成为一个适合人们长期工作生活的现代化乡村社区。无论是古建改造、艺术教育、吸引艺术类创业者入驻，主旨都是依托自然禀赋和特色资源，不断改善乡村的经济和社会结构，最终，完成了自己的精神建构，形成自己的主体意识。成为旅游地，只不过是一个“捎带手”产生的效应。
依赖这种我为我的主体性，龙潭片区书写了城市之外的发展叙事，建立了一种乡村美学，反向提供了一个文化对照的视角，并通过与都市文化间的互镜，输出了自己的乡村文化资源。在艺术推动乡村改造的七年中，村民“人人都是艺术家”的理念逐渐落地，画室、图书馆等公共空间生机勃勃，教育尤其是美育以独特的方式兴起，已经虹吸了大量城市创业者和美术学习者。
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