也许你身边也存在这样一个现象：越来越多的小孩子不认识“钱”了。或者说，越来越多的小孩子不认识纸币了。据媒体报道，在武汉某小学的数学课堂上，当讲到“认识人民币”一课时，大部分学生见过100元、50元纸币，一半学生能认出10元、20元纸币，然而全班有一半以上的同学没见过1元纸币，也同样不知道人民币有没有3元、6角之类的零钱面额。
时移世易，无论是古代的贝壳、金银、交子、铜钱，还是后来的纸币、外汇、数字钱币，钱的货币本质没有改变，变的只是流通的形式、支付的方式。纸币使用少虽不太影响生活，但是也增加了孩子们认识“钱”的难度。毕竟中欧体育，他们从小就很少见到用纸币买东西找钱的过程，也对父母的钱没有一个总体、直观的印象，只留下脑海里的一串数字，仿佛数字可大可小、可以从有到无再从无到有。
因此，问题的焦点应该是让孩子认识货币，树立金钱观和消费观，这和用什么支付方式没有关系。如果总是不会计算、乱花钱，那就说明孩子还没有树立正确的金钱观和消费观，这也折射出我们在生活中、课堂上忽略对孩子进行金钱认知教育的现状。学习认识人民币不只是为了购物时付钱，它同样也是一种关于金钱观的教育。而这样的教育，在移动支付普及的今天就显得尤为重要了，这个新闻就是最好的例证。
最简单的教育方式，就是让孩子有多少钱就按多少钱来计算花费，也可以在实际生活中增加一些使用纸币的体验，比如给一些零花钱，让他们自主买东西、找零，了解物价，再告诉他们钱从纸币变为银行卡余额再变为移动支付余额的过程。有机会的话，家长也可以带他们参观一些钱币博物馆，了解货币的发展演变历史，增进他们对货币的认识。
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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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发布日期: 2025-04-19
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