在四川南充，国家重大水利工程——亭子口灌区一期工程建设正抓紧推进，力争今年年内实现总干渠隧洞全面贯通。该工程总投资约154亿元，建成后，能有效保障川东北地区4个市13个县区用水问题，受益人口超过400万。在辽宁，辽阳灌区升级改造工程总工期已经接近70%，预计今年年底前完工，完工后，沿线农业灌溉保证率将达75%以上。
在重庆，成渝地区双城经济圈建设重大项目——藻渡水库首个控制性工程导流洞正式完工。藻渡水库总库容超2亿立方米，将新增灌溉面积17万亩，改善灌溉面积6.5万亩。在黑龙江牡丹江，林海水库工程重力坝、导流洞等工程的施工同步展开，工程总投资超过38亿元，完工后，将有效改善区域水生态环境，提高灌溉保障率。在河南信阳，袁湾水库工程建设一片繁忙，施工人员正抓紧水利施工黄金期，力争明年10月水库下闸蓄水。
一批重要防汛工程也在抢抓工期。在河北保定，多个水毁河道加紧施工。目前，河北省216个水毁修复项目加紧推进，预计6月底前全部完工。在湖北武汉，全国150项重大水利工程之一的杜家台分蓄洪区工程，竹林湖泵站主体工程已完成，预计七月底达到排水标准。在上海，苏州河西闸、新川沙泵闸等10座水闸建设加快推进，计划今年汛期前通水，保障城市安全度汛。
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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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