新京报讯（记者张静姝 通讯员石新婉 吴明慧 刘海瞳）6月3日，在第53个“世界环境日”（6月5日）来临之际，北京市房山区人民法院、河北省涿州市人民法院、河北省涞水县人民法院相聚北京房山长沟基金小镇，召开拒马河源头生态环境保护京津冀司法协作研讨会。研讨会现场。 图源：房山法院“拒马河流经房山、涿州、涞水三地，流域的生态系统质量与功能状况对于维护京津冀生态安全具有重要作用。”活动伊始，房山、涿州、涞水三地法院共同召开涉环境资源审判典型案例新闻通报会。房山法院党组成员、政治部主任、新闻发言人肖婧通报了三家法院环境资源审判工作情况，并结合房山、涞水、涿州三地灾后恢复重建和拒马河流域生态保护的现实情况，介绍了三家法院环境资源审判的工作方向。会上，三家法院通报了各院涉环境资源审判典型案例。“环境资源审判类案件涉及刑事、民事、行政三大诉讼，这对法官提出了更高的要求。环境资源审判工作涉及面广，需不断加强案件审判所需的支撑体系建设。”河北涿州法院党组成员、副院长孙志新介绍了涿州法院在环境资源审判方面的探索和创新做法，并从司法保护力度、审判支撑体系、司法宣传氛围等方面提出了完善建议。“作为白洋淀上游河流，开展好拒马河源头生态环境保护工作是服务和保障雄安新区建设的政治责任和光荣使命，在京津冀司法协同发展中承担着重要角色。”河北涞水法院党组成员、副院长李虹桥介绍了涞水法院在推进环境资源审判专业化、严惩破坏生态环境犯罪、践行“两个延伸”理念、搭建多元共治格局等方面的突出做法，持续为拒马河流域生态环境保护贡献司法智慧。北京房山法院党组书记、代院长齐莹重点介绍了房山法院推进环境资源案件“三合一”审判方式改革、践行一体化司法保护模式的工作实践，并提出拒马河流域一体化司法保护的路径规划。房山法院环境资源法庭作为北京市“1+7”环境资源审判专门机构，以“绿色发展+恢复性司法”理念推进生态环境司法一体化保护与协同治理，今后将进一步做实做细环境资源审判工作，服务保障区域绿色发展。据悉，此次研讨会前，与会人员前往北京市房山区长沟泉水国家湿地公园，对房山法院生态法治公园进行了实地调研，亲身感受到湿地的自然景观与法治教育融为一体，共同见证京西南地区延伸生态环境司法保护的实践。下一步，房山、涿州、涞水法院将以本次研讨会为契机，积极落实京津冀司法协同机制，为推进美丽中国建设提供精准高效的司法服务和保障。编辑 彭冲 校对 贾宁
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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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