袁菁介绍说，悉尼华人舞蹈团的成员们来自各行各业，其中不乏来自中国专业舞蹈团体的人才。在海外，由于平时一周中他们都有自己的专业工作，所以他们坚持已久，每周日都进行3个多小时舞蹈基本功的训练。她说，舞蹈必须要有扎实的基本功，才能更好地表演。他们将辛勤的汗水和对舞蹈的热爱凝聚成团结与奋进的力量，在澳大利亚做出了不懈的努力与贡献。
袁菁说，悉尼华人舞蹈团不仅在舞台上展现才华，也积极投身社会公益事业。他们曾将《舞之梦》演出的全部收益捐献给了中国四川地震灾区，将《爱的奉献》演出的收益捐献给了悉尼韦斯特米德儿童医院。此外，悉尼华人舞蹈团原创舞剧《唐花仙子》收益也捐助了澳大利亚血癌协会kaiyun官方网站app，通过多元文化艺术的传播，加深了海外华人与主流社会的友谊，得到了新南威尔士州政府的赞扬。
“20年的坚持与奉献精神是悉尼华人舞蹈团团队的核心价值。上个月19日晚在悉尼演出的《梦回舞韵》中国古典专场舞蹈，11个中国古典舞合辑，不仅是我们20年来的舞蹈创作经典，每个舞蹈中的故事，灵魂音乐与舞蹈内容恰当结合在一起，节目带着观众穿越回千百年前的中国古代，感受中国古典舞之美，再次给澳中观众奉献一场别出新意的文化盛宴。”袁菁说。(完)
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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Tokenkaiyun官方网站app，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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