首次在月背采样，嫦娥六号面临着前所未有的挑战。中国航天科技集团任德鹏指出，相比嫦娥五号，嫦娥六号任务有三个特点：一是采样地点位于月背，为保证数传链路的连续性，必须依靠鹊桥二号中继星“搭桥”；二是采样地点所处的纬度更高，月壤的风化程度相比低纬度地区更加不充分，月壤的石块含量可能会更多，这对地面规划和采样机构来说是更大挑战；三是采样时间相比嫦娥五号更短。
结合月壤特性，研制团队设计了“百里挑一”的独创钻头，通过对比多种设计方案，最终确定了取芯机构方案以及相应构型云开平台，使其具备高硬度岩石的钻进能力。同时，研制团队针对不同颗粒度月壤切削、拨、挤、排能力云开平台，让钻头形成多个切削面，在实现高效取芯的同时，具有良好的层序保持特性，让高难度的月背“挖土”更稳妥顺畅。
面对这一艰巨任务，研制团队接连突破多项关键核心技术，确保嫦娥六号完成自动密封任务。为保证取得的样品在提芯的过程中不发生掉落，研制团队经过多方案的筛选验证，设计采用了特定封口方案。封口器采用扭转密闭式结构，并进行大应变材料设计，具有低力载、高可靠的特点，且长时间处于大变形承载状态下不发生应力松弛现象，实现简单可靠的封口。
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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能力在行业前列云开平台，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训练的前期云开平台，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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