夏巴兹说，中国为巴基斯坦经济发展作出了巨大贡献，从2013年启动建设至今，中巴经济走廊建设成果有目共睹。“从更方便快捷的交通路网，到更清洁、稳定的能源基础设施，中巴经济走廊为巴基斯坦带来了广阔的发展机遇。”夏巴兹表示，当前中巴经济走廊进入高质量发展新阶段，两国在农业、矿业、劳动密集型轻工业等领域合作取得令人瞩目的成就。特别是在农业领域，巴基斯坦多种农产品进入中国市场，包括种业、农机等中国农业技术产业在巴基斯坦快速推广，为当地种植户实现增收，收获广泛好评。
近日，作为嫦娥六号任务搭载的国际载荷之一雷火平台网页版，巴基斯坦立方星顺利进入月球轨道运行，实现“成功分离，获得遥测”的既定目标，取得圆满成功。巴基斯坦多任务通信卫星也由中国长征三号乙火箭发射并顺利进入预定轨道。中巴科技合作不断取得新成果，在巴基斯坦引发广泛关注。“科技合作展现了巴中两国强有力的伙伴关系，两国科技合作推动了巴基斯坦科技进步雷火平台网页版，给民众带来福祉。”夏巴兹表示，此次发射的多任务通信卫星拥有先进的通信技术，有望改变巴基斯坦当前数字环境，为全国提供快速的互联网设施，改善人民生活，促进电子商务、网上政务及经济发展。
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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的并行设计方案雷火平台网页版，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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