科学家精神并不是看不见、摸不着的抽象词语，而是体现在一个个科学报国、科学强国的生动事迹中。中国科学家博物馆的筹建始于一份份资料采集，历经多年积累最终建成。据了解，博物馆首展包括1个主展和5个专题展，其中主展分为“共和国脊梁——中国科学家博物馆馆藏精品展”和“漫漫采集 岁物丰成——老科学家学术成长资料采集工程专题展”两大板块，以“老科学家学术成长资料采集工程”首批研究成果为基础，共展出190余位科学家的400余件(套)实物、400余张珍贵图片以及有关科研单位提供的10余件大型展品。置身其间，透过文物、文献等珍贵史料，我们对中国科技发展重大事件有了更全面认知；看着书信、手稿、著作，我们得以了解科学家们的学术成长历程；循着科研奋斗者的足迹，我们的内心升腾起深深的敬意。
博物馆正是这样一座桥梁，连接历史、现在和未来。人们徜徉其中，在所见所闻中理解何为“从哪里来、到哪里去”，并获得走向未来的力量。我国的科技发展史，也是一部科学家精神的见证史、书写史。从“两弹一星”到载人航天，从“天眼”问天到“蛟龙”探海，从长桥远架到高铁飞驰……一代代科技工作者前赴后继、接续奋斗，在祖国大地上树立起一座座科技创新的丰碑买足球在哪个平台能安全，也铸就了独特的精神气质——胸怀祖国、服务人民的爱国精神，勇攀高峰、敢为人先的创新精神，追求真理、严谨治学的求实精神，淡泊名利、潜心研究的奉献精神，集智攻关、团结协作的协同精神，甘为人梯、奖掖后学的育人精神。科学成就离不开精神支撑，新时代新征程，加快建设科技强国、实现高水平科技自立自强，需要大力弘扬科学家精神。
一个博物馆就是一所大学校，弘扬科学家精神，要切实将博物馆资源用好用活。充分发挥中国科学家博物馆在采集史料、收藏史料、学术研究、展览展示、教育教学、文化宣传等方面的功能，综合运用好虚拟现实、人工智能等现代科技手段，不断提升展示传播效果；注重科学家博物馆体系建设，通过组建中国科学家博物馆联合体，带动科学家精神教育基地和相关教育科研机构等形成合力，讲好科学家故事，让科学家精神浸润更多人的心田。借助中国科学家博物馆建成开馆这一契机，推动在全社会形成尊重知识、崇尚创新、尊重人才、热爱科学、献身科学的浓厚氛围，充分发挥先进典型价值导向和示范引领作用，鼓舞和激励广大科技工作者争做重大科研成果的创造者、建设科技强国的奉献者、崇高思想品格的践行者、良好社会风尚的引领者。
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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，性能强劲买足球在哪个平台能安全，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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