长三角省际毗邻公交常态化运行建设始于一体化发展上升为国家战略次年。2019年4月，三省一市交通运输厅（委）签署《长三角交通更高质量一体化发展座谈会备忘录》，由江苏省交通运输厅牵头，三省一市成立毗邻地区公交客运衔接线路试点工作小组，推进省际毗邻公交建设。毗邻地区政府建立协商机制，就企业运营、许可审批、后期监管等事项达成共识，推动项目实施。2022年2月，经三省一市交通运输主管部门组织申报，三省一市市场监管部门发布长三角地方标准——《长三角省际毗邻公交运营服务规范》，在线网布设、开行频率、车辆配置、沿途设站、票制票价、补贴方式和安全监管方面提出系统的运营服务标准。
在经营方式上，三省一市鼓励经营主体组成运输联盟或线路公司，加强市场资源整合、互补。原江苏徐州至安徽宿州间的省际班车由徐州汽运集团、宿州汽运集团对开经营，票价高、车况差、服务质量不佳，在两地政府及主管部门指导下，徐州徐萧公交公司、徐州徐宿公交公司成立，分别运营至萧县、宿州的省际毗邻公交线路，票价高等问题有效缓解。
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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显存雷火官网app下载，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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