“芒种芒种，连收带种。”芒种是一个既包含收获又含有播种的节气。所谓芒种，指有芒的作物(麦子)应收，有芒的作物(稻子)当种。此时，华北地区“收麦种豆不让晌”，长江流域“栽秧割麦两头忙”，夏熟作物要收获，夏播秋收作物要下地，春种的庄稼要管理，收、种、管交叉，是一年中最忙碌的时节之一，难怪芒种也被称为“忙种”。
在古人看来，二十四节气的变化本质是阴阳的盛衰运变过程。从冬至“元阳初生”到芒种节气，是阳气不断增加的过程；从夏至“阳极阴生”到大雪节气，则是阴气不断增长的过程。芒种到夏至期间，日出较早，日落较晚，是一年中阳气最旺盛的时期，也是阴气初生的时期。因此，芒种期间养生要顺应阴阳变化规律，滋养初生的阴气。
“养阴最简单的方法就是睡觉，尤其是睡好‘子午觉’。”北京中医医院消化科主任医师赵鲁卿表示，中医认为睡眠与醒寤是阴阳盛衰交替的结果，而子午时是阴阳交替之时bsports网页版app，也是人体经气“合阴”“合阳”之时，这一时期建议大家子时23点前入睡，午时11点至13点之间小憩约30分钟，可以养精蓄锐、缓解疲劳，有助于滋养初生的阴气，促进阴阳平衡。
民间俗语说“芒种蝶仔讨无食”，芒种时值仲夏，多数花期已过，此时的蝴蝶已经没有花粉可采了。古人认为花神掌控着花期，百花凋谢意味着花神即将归位，于是民间多在芒种这天举行饯花神仪式，感谢其曾为世间带来万紫千红，盼望来年再次相会。《红楼梦》描绘过芒种饯花神的场景：“(大观园中)那些女孩子们，或用花瓣柳枝编成轿马的，或用绫锦纱罗叠成干旄旌幢的，都用彩线系了。每一棵树上，每一枝花上，都系了这些物事。满园里绣带飘飖，花枝招展……”不仅如此，黛玉葬花、宝钗扑蝶、湘云醉卧、妙玉传帖等经典情节都发生在芒种时节(虽然不在同一年)，让人遐想联翩。
在南方，芒种前后是梅子成熟的时节。在古代，梅子是生活重要的调味品，但新鲜梅子大多味道酸涩，难以直接入口bsports网页版app，于是人们将青梅加水烹煮至酸味尽除， 便有了“煮梅”这一民间习俗。《三国演义》中，就有“青梅煮酒论英雄”的典故。芒种时节，南方地区有“青梅煮酒”之俗，将青梅置于黄酒中，文火微温bsports网页版app，或是温酒后再投入青梅，新鲜的果味伴着美酒的醇香在口中弥漫开来，回味无穷。
“青梅性味酸甘凉，有生津止渴的功能，益于健胃消食。青梅中含有多种天然有机酸和丰富矿物质，还具有降血脂、消除疲劳、调节酸碱平衡、增强人体免疫力等功效。”赵鲁卿介绍，将乌梅与甘草、山楂、冰糖等同煮，便制成了中国传统消夏佳品——酸梅汤，酸梅汤具有解暑、抗疲劳、降肝火等功效。在阳光炽烈的夏日，饮一杯带着酸味的梅汤，也能调理因闷热天气而欠佳的胃口。
赵鲁卿介绍，夏季天气炎热，人的消化功能相对较弱。中医认为，此时饮食应当清淡，宜少糖盐、少油腻、少辛辣，忌食甘肥滋腻、生湿助湿的食物，可适当多食新鲜蔬菜、水果、豆制品等，如丝瓜、百合、冬瓜、绿豆、西红柿、黄瓜、西瓜等。此时气温较高，易耗气伤津，所以还要及时补充水分，避免因出汗过多而发生脱水，除了酸梅汤，还可饮用绿豆汤、荷叶煮水等消暑饮品。
民谚说“芒种夏至天，走路要人牵；牵的人要拉，拉的人要推”，形象地描述了人们在此时节容易感到慵懒、疲劳。“有的人还会出现食欲不佳、倦怠嗜睡等情况bsports网页版app，这些都是‘苦夏’的表现。这是源于暑湿当令，暑为热邪，易耗散人体气津，造成气虚和津液不足，所以人们更容易感到四肢疲乏，萎靡困倦；同时，空气湿度增加，湿邪侵犯人体，导致阳气运行受阻，使人感到昏昏欲睡。”赵鲁卿提醒，苦夏者多是体质虚弱、脾胃欠佳的人，此时可以适当多食些健脾祛湿的食物，如山药、莲子、芡实等。
中医认为bsports网页版app，芒种时节天地阳气升浮于地面，人体的阳气也浮于体表，形成“外阳内阴”的局面，因此五脏六腑比较寒凉，容易受到外邪的侵袭。“这一时期不可贪凉。过多喝冷饮、吃寒凉的食物、洗冷水澡、长时间处在空调低温环境下等，都可能使人体湿气内聚，导致邪气入体，让一些流行性或传染性疾病有可乘之机。”赵鲁卿提醒，芒种时节也是湿疹等皮肤病高发时期，为避免湿邪影响，注意出汗后不要吹风，及时更换洁净干燥的衣服。此外，还可佩戴中药香囊，以芳香化湿，避疫祛邪，预防感冒等流行性疾病。
“心藏神，与夏气相通应。芒种过后，天气闷热，心阳得夏暑之气容易亢盛而扰乱心神。因此，夏季人们易出现烦躁不安等情绪问题。”赵鲁卿介绍，此时要注意调养心神，保持心情舒畅、胸怀宽广，可以听听舒缓的音乐、散散步、想想美好的事情等，做到静心、安神、戒躁、息怒，使气机宣畅，通泄自如，防止情绪波动引发的高血压、冠心病、脑梗死等心脑血管病。
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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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