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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新京报讯（记者慕宏举）新京报记者获悉，近日，黑龙江省大庆市肇源县公安局经侦大队成功破获一起肇源县某房地产开发公司涉及金额达1000余万元的逃税案件。新京报记者了解到，肇源县某房地产公司作为当地一家颇具规模的房地产开发企业，近年来在房地产市场上表现活跃，承包开发建设肇源县某小区项目。然而，在看似光鲜亮丽的背后，却隐藏着不为人知的秘密。2023年8月，肇源县公安局经侦大队在日常工作中发现，该房地产开发有限责任公司项目负责人吕某涉嫌逃税，数额巨大。经侦大队立即成立专案组，对肇源县该房地产公司的财务状况进行了深入调查。经查，该公司在开发建设过程中进行虚假纳税申报，逃避缴纳税款数额巨大，并且占应纳税额百分之三十以上。经税务机关核定，该公司在销售房屋时进行虚假纳税申报，少缴纳营业税、增值税、城建税、企业所得税、印花税及土地使用税等共计1300余万元。在掌握初步证据后，专案组开始着手对该公司的逃税行为进行深入调查。然而，由于该公司财务管理较为严密，涉案人员反侦查意识强，调查工作一度陷入僵局。面对困境，专案组决定调整策略，从外围入手，逐步逼近核心。民警一方面了解公司的经营模式和资金流向，一方面通过对公司的财务数据进行深入分析，寻找逃税的蛛丝马迹。经过一个多月的艰苦努力，专案组终于取得了突破性进展，在掌握了确凿证据后决定收网。行动当天好一点的滚球app，专案组兵分多路，同时出击，成功将该公司的关键涉案人员一举抓获。经过审讯，涉案人员对公司通过虚报成本、隐瞒收入等手段逃避税收的犯罪事实供认不讳。目前，该案已经审理结束，涉事公司项目负责人吕某最终被依法判处有期徒刑6年。编辑 杨海 校对 杨利
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