《方案》共有21项重点工作任务，涵盖夯实低空基础设施建设、打造低空制造业高地、拓展特色低空应用场景等方面。其中，在基础设施建设方面，《方案》提到，根据广州市区域内低空飞行活动和低空空域、航线划设的要求，在全市范围内分阶段推进北斗地面增强站、专用4G/5G通信基站、ADS-B基站、小型气象观测站等低空智能网联信息基础设施建设，开发低空空域数字孪生模型。突破低空空域资源精细化配给、运行间隔控制、飞行冲突自主避障、噪声控制等关键核心技术，实现市域低空飞行通信、导航、监视能力全覆盖。此外，建成广州第一个跑道型通用机场，新建5个以上枢纽型垂直起降场、100个以上常态化使用起降点，数百个社区网格起降点，满足广州市低空应用场景需求。
在做大做强低空经济制造业方面，围绕与低空经济发展关联的新材料、新能源、新工艺、导航定位、智慧交通等方面加大产业培育、招商引资力度。面向低空飞行器研发、设计、制造、运营等领域，推动出台支持项目落地、航线运营等的政策措施。推动关联的载人航空器、飞行汽车、货运无人机、消费无人机、传统直升机等航空器制造业实现产值规模超1100亿元。
在拓展低空应用场景方面，稳步开展城市空中交通试点工作，探索开通大湾区内城际间的短途直达航线以及与香港、澳门之间的跨境航线。支持国内低空物流行业领军企业，在广州市内开展城市无人机配送、城际无人机运输等物流方式。探索建设基于低空物流为主的低空城市保供体系以及与周边城市的货运无人机航线。规划布局适宜开展航空旅游的区域、场地和类型，打造连接景区、度假区、主题公园等旅游目的地的低空旅游网。推动广州成为国内首个载人飞行商业化运营城市，低空经济跨境飞行、商务定制、短途客运、文旅消费、物流运输、应急医疗、会展服务等关键运营服务领域的市场规模达到300亿元。
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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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