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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稍早前，有网友在人民网“领导留言板”提出，近日，位于南阳仲景大桥隧道的“隧道摇滚乐队”开始逐步“出圈”，南阳的音乐摇滚名片正在逐步形成。为大力发展南阳文旅产业，持续“出圈”，建议可以向四川绵阳市吸取经验，打造一条“音乐巴士”。邀请本土乐队在规定环线上行驶的音乐巴士上进行“律动南阳”，可在融媒体等网络平台进行直播。观众可以提前预约，在线路起点上车随着音乐“夜游南阳”。可以借鉴绵阳经验，融入地方特色，不生硬照搬，打造属于南阳的新形式。
答复称，针对网民建议，南阳市文广旅局立即组织人员专题研究，并且与绵阳市文旅局沟通，了解到：“音乐大巴”在很多城市都有，短期内轰动，但难以长远发展，也造成公共资源的浪费。要想“出圈”关键是要立足自己特色，必须打造出南阳原创创意，吃别人嚼过的馍没味道，模仿或跟风都很难“出圈”。下一步，市文广旅局将根据您的建议，进一步开展好群众文化活动，丰富群众精神文化生活，满足人民群众对高质量精神文化生活的需求，助力全市文旅市场发展，为南阳现代化省域副中心城市建设贡献文化力量。
据绵阳新闻网2023年9月报道emc中国官网，在绵阳公交集团“音乐巴士”巡游活动现场，伴随着动感十足的音乐,一辆酷炫公交车-音乐巴士从经开区公交南耀府站出发，经涪滨路、桃花岛、越王楼到达科创园区公交枢纽站。巴士巡游在涪江沿岸，绵阳夜景如画，水面波光倒影。《春风十里》、《蓝莲花》、《我们的时光》、《挥着翅膀的女孩》、《稻香》、《下个，路口，见》等歌曲将气氛推向高潮，音乐与美景交相辉映，与穿梭在大街小巷的公交车形成和谐唯美的画面，绿色出行深入人心。
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