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训练的前期爱体育助力体育赛事，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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“当我走进阿拉伯国家的机场、企业、博物馆、会场等，经常能‘不期而遇’我的学生。”宁夏侨联常委、银川市侨联副主席、宁夏大学外国语学院副院长金忠杰近日接受中新网记者采访时表示，自己从事阿拉伯语教学工作21载，培育学子近1400人，当看到学生在中阿交流合作一线发光发热时，“内心总会油然而生一种自豪感。”
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作为宁夏高校第一位阿拉伯语言文学博士、第一位副教授、第一位教授、第一位硕导、第一位博导、第一位博士后合作导师，金忠杰一路见证着宁夏大学阿拉伯语专业和中东阿拉伯研究学科平台的飞速发展，同时围绕“一带一路”议题，直接参与并设计了教育部援外项目“宁夏大学·摩洛哥哈桑一世大学‘一带一路’中国·摩洛哥联合研究所”“宁夏欧美同学会·宁夏大学‘一带一路’研究中心”等，先后获得第五届、六届、九届中国侨界贡献奖、全国归侨侨眷先进个人等荣誉。金忠杰表示，能够学以致用、发挥所长，为国家和地区经济社会发展做贡献，是最令自己欣慰的事情。(完)
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