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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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个专题展浩瀚·体育，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，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浩瀚·体育，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浩瀚·体育，需要大力弘扬科学家精神。
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