中国国家铁路集团有限公司认真贯彻落实中央关于支持香港更好融入国家发展大局的重要部署，在中央港澳办的支持下，与香港铁路部门密切合作，统筹运用高铁线路和装备资源，在京港、沪港间各开行1对日间高铁列车的基础上，精心设计普速直通车提质升级方案，各增开1对夕发朝至高铁动卧列车。北京西至香港西九龙站间开行的高铁动卧列车经京广、广深港高铁运行，其中，D909次列车自北京西站20时13分开车，次日8时47分抵达香港西九龙站；D910次列车自香港西九龙站18时24分开车，次日6时53分抵达北京西站。上海虹桥至香港西九龙站间开行的高铁动卧列车经沪杭、杭深、广深港高铁运行，其中，D907次列车自上海虹桥站20时15分开车，次日7时29分抵达香港西九龙站；D908次列车自香港西九龙站19时49分开车，次日6时45分抵达上海虹桥站。
此次开行高铁动卧列车是对原有北京西、上海与香港红磡站间普速直通车的提质升级。一是运行品质提质升级。高铁动卧列车由2个二等座车厢、13个动卧车厢、1个餐车组成，列车设备设施更加先进，旅客乘坐更为舒适，每列车过境席位增至600多席，较普速直通车大幅增加。京港、沪港间实现夕发朝至，全程旅行时间较普速直通车大幅压缩。二是通关模式方便快捷。由原普速直通车始发、终到站“两地两检”通关模式改为高铁列车统一在香港西九龙站实行“一地两检”，通关时间大幅压缩。三是通达范围更加广泛。由原普速直通车跨境旅客仅能从北京、上海、香港三个站点出发或到达，改为旅客可在京港、沪港高铁列车沿线的石家庄、广州、深圳北、杭州东等多个站点出发或到达，旅客跨境旅行更加便捷。四是开行日期优化调整。由原普速直通车的隔日开行改为高铁动卧列车的周五、周六、周日、周一开行模式，每周开行数量由原普速直通车的14列增至高铁动卧列车的16列，为旅客周末跨境往返提供便利。
广深港高铁旅客跨境运输恢复以来，国铁集团与香港铁路部门紧密协作，精心组织跨境运输，加大运力投放，持续提升运输服务品质，扩大“灵活行”产品覆盖范围，推出计次票、定期票等新型票制产品，香港与内地间跨境客流保持强劲增长态势，今年1至5月累计发送跨境旅客1074万人次，同比增长79.9%。6月15日起，在京港、沪港间开行夕发朝至高铁动卧列车的同时，在香港西九龙、广州东站间增开动车组列车3对，在香港西九龙、深圳北站间增开动车组列车2对，在香港西九龙、张家界西站间首次开行动车组列车1对，香港与内地间按日常图、周末图、高峰图安排开行动车组列车，单日最高可达127对，可通达16个省(自治区、直辖市)。跨境旅客运输的提质扩能，有利于进一步发挥高铁香港段与全国高铁网互联互通优势盈嘉体育下载app，对促进香港与内地间人员、经贸和文化往来，推动香港更好融入国家发展大局，具有重要意义。
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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，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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