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显存会员bet9登陆,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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科学家精神并不是看不见、摸不着的抽象词语,而是体现在一个个科学报国、科学强国的生动事迹中。中国科学家博物馆的筹建始于一份份资料采集,历经多年积累最终建成。据了解,博物馆首展包括1个主展和5个专题展,其中主展分为“共和国脊梁——中国科学家博物馆馆藏精品展”和“漫漫采集 岁物丰成——老科学家学术成长资料采集工程专题展”两大板块,以“老科学家学术成长资料采集工程”首批研究成果为基础,共展出190余位科学家的400余件(套)实物、400余张珍贵图片以及有关科研单位提供的10余件大型展品。置身其间,透过文物、文献等珍贵史料,我们对中国科技发展重大事件有了更全面认知;看着书信、手稿、著作,我们得以了解科学家们的学术成长历程;循着科研奋斗者的足迹,我们的内心升腾起深深的敬意。
博物馆正是这样一座桥梁,连接历史、现在和未来。人们徜徉其中,在所见所闻中理解何为“从哪里来、到哪里去”,并获得走向未来的力量。我国的科技发展史,也是一部科学家精神的见证史、书写史。从“两弹一星”到载人航天,从“天眼”问天到“蛟龙”探海,从长桥远架到高铁飞驰……一代代科技工作者前赴后继、接续奋斗,在祖国大地上树立起一座座科技创新的丰碑,也铸就了独特的精神气质——胸怀祖国、服务人民的爱国精神会员bet9登陆,勇攀高峰、敢为人先的创新精神,追求真理、严谨治学的求实精神,淡泊名利、潜心研究的奉献精神,集智攻关、团结协作的协同精神,甘为人梯、奖掖后学的育人精神。科学成就离不开精神支撑,新时代新征程,加快建设科技强国、实现高水平科技自立自强,需要大力弘扬科学家精神。
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