5月27日开始的世界女排联赛中国澳门站比赛，对于中国女排来说是冲击奥运资格的关键战役。本站比赛，除了泰国队实力稍弱之外，荷兰、日本、意大利3支队伍的实力都较强，并且也都是与中国女排竞争奥运门票的主要对手。如此重要的一站比赛，中国女排也终于迎来了阔别国家队3年之久的朱婷的回归，这也是外界高度关注中国女排在本站比赛表现的另一个原因。
不过，中国女排在本站比赛的表现与外界、球迷的期待有一定差距。中国女排除了战胜泰国队和荷兰队之外足博体育平台app手机版，在与日本队、意大利队直面较量的两场硬战中均告失利，而且输得毫无悬念。中国女排本应具有优势的拦防在这两场比赛中没有体现出来，同时因为自身失误较多和进攻上缺乏章法，使得队伍与对手之间的实力差距明显，几乎难有绝地反击的可能。
尽管朱婷离开国家队已久，与国家队重新磨合需要时间。但过去两年，朱婷并未离开赛场。在过去两个赛季的意大利女子排球甲级联赛上，朱婷为斯坎迪奇女排先后夺得欧联杯冠军和本赛季联赛亚军立下汗马功劳。在云集世界顶尖高手的意甲联赛上，朱婷多次荣膺单场和月度最有价值球员称号，证明其一直保持着上佳的竞技状态。朱婷回归国家队，并赶在澳门站的比赛之前与队伍汇合，表明了“和团队一起全力以赴为中国女排获得巴黎奥运会参赛资格努力”的决心。澳门站比赛的重要性对中国女排来说显而易见，但朱婷并未受到主教练蔡斌的重用，这让很多人大感意外。
中国女排目前获得巴黎奥运会资格还有两个途径：一是根据2024年世界女排联赛3周小组赛后(6月16日)的实时世界排名，亚洲世界排名最高的队伍将获得巴黎奥运会入场券。但在此次澳门站比赛结束后，中国女排的世界排名已从领先日本队变为落后日本队。虽然中国女排仍有机会在下一站中国香港站的比赛上，争取获得佳绩足博体育平台app手机版，在世界排名上反超日本队，但通过这一途径获得奥运资格的前景显然充满变数。二是除去已经获得奥运资格的队伍之外，6月16日女排世界排名最高的3支队伍将获得晋级巴黎奥运会的最后3张入场券。如果中国女排未能以亚洲第一身份获得奥运资格，那么竞争这3张入场券的队伍就将是中国、意大利、荷兰和加拿大队。其中，意大利队的积分已经遥遥领先各队，已稳获奥运资格。中国女排的积分领先荷兰队、加拿大队都在30分以上。在即将开始的2024世界女排联赛最后一站中国香港站的比赛上，中国女排将面对保加利亚、德国、土耳其和波兰4支队伍，其中土耳其和波兰队实力较强，但这两队均已获得奥运资格。如无意外，中国女排保持目前相对荷兰、加拿大队的积分领先优势应无太大问题。那么，中国女排也就将在最后一刻拿到参加巴黎奥运会的入场券。
6月2日晚，中国女排0∶3完败给意大利队之后，中国女排原队长惠若琪就通过个人社交媒体表示：“我们在第一局的时候进入状态比较慢，提前就被拉开分差；第二局其实我们咬得是挺好的，有很多机会球在来回当中没有抓住；第三局，你完全把自己的进攻节奏、自己能得分的手段全部都损失掉了，那你拿什么跟意大利咬分呢？这些都是我们在赛后需要及时总结的。”
惠若琪之前也在谈及中国女排目前的表现时表示：“细节决定成败。排球不能仅是运动能力、意志力和凝聚力的较量，作为一个现代化的集体运动项目，其‘底色’终归是精准的发展定位、明确的职责划分和高效的协同合作。场上‘看得见’的身体对抗、技术较量和战术博弈，越来越取决于场下‘看不见’的理念创新、科技运用、数据分析。”
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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足博体育平台app手机版，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足博体育平台app手机版，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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