5月29日一大早，在哈萨克斯坦库斯塔奈市的一处仓库里，十几名工人便开始了忙碌。他们根据订单信息对产自中国新疆的核桃进行挑货、搬运、扫码、称重、打包，随后装车发货。“我们这个海外仓很好地发挥了‘外贸驿站’功能，国外客商收货方便，我们资金回笼也更快了！”新疆哈林食品进出口有限公司总经理黄小荣说，除了自用外，这个海外仓还有一部分空间用于对外出租。
“截至5月28日，我们今年通过跨境电商B2B方式运至海外仓进行分拨销售的货物总货值已达4943万元，与去年同期相比增长近3倍。预计下半年出口货值增幅还将继续扩大。”李新儿说，公司主要目标市场位于欧美，如果接到订单后再发货，客户一两个月之后才能收到货。使用海外仓后，公司可以提前备货、客户可以本地提货，物流费用也降低了。不仅如此，依托跨境电商B2B出口海外仓业务，公司还能在广州海关所属海珠海关享受优先查验、一体化通关、便利退货等优惠政策。
产业链国际合作更深——近些年，不少中国企业在东南亚地区投资建设了轮胎厂。机械设备维护所需的零部件采购量不大但采购频率却很高，通过传统贸易方式出口很难灵活满足客户需要。2020年，通过青岛海关完成海外仓备案后，青岛菲尔斯特国际贸易有限公司便开始尝试根据自身实际选择时效更强、组合更优的方式运送货物，同时享受到了拼箱运输、单一窗口等便利。
刘英华说，海外仓已经成为公司拓展非洲业务的重要支点。“我们在加纳设立的海外仓已升级为保税仓，货物入仓能够延缓缴纳国外关税，减轻公司资金占用压力。货物发至海外仓，还可便捷地进行转口贸易，享受西非国家经济共同体成员国之间的关税减免政策。如今，我们进出口业务涵盖汽车、工程机械、建材、花生、棉花等多个品类。”刘英华说。
“除中国外，截至今年5月，极兔云仓已覆盖马来西亚、泰国、越南、沙特阿拉伯、阿联酋、埃及、美国等11个国家。”高俊波对本报记者说，目前大部分海外仓在科技应用上还处于发展阶段，极兔海外仓已经采用了包括小型自动化流水线、包装台、叉车等在内的自动化设备，以提高运营效率和服务质量。“近年来金球·体育，政府各项支持跨境电商海外仓的政策非常给力，有助于中国企业更好地参与国际竞争。我们也在持续完善海外仓网络布局，扩大运营能力，在菲律宾、墨西哥等国新增一批海外仓。”
今年1至4月，纵腾集团在美国的海外仓入库商品体积数量同比上涨超过50%，其他区域增长也较为显著。据纵腾集团副总裁李聪介绍，近年来金球·体育，公司以“全球跨境电商基础设施服务商”为定位，积极为跨境电商商户提供海外仓储、专线物流、供应链服务等一体化物流解决方案。公司旗下“谷仓海外仓”“云途专线”等品牌已经成为国内相关服务领域的头部品牌。目前金球·体育，公司在全球的海外仓总面积达140万平方米，代运营仓面积20万平方米，在美、英、德、法、澳等发达国家建成超过80座海外仓，年处理订单超过3亿单。
“现在，中国企业做外贸已经不满足于在单一电商平台发展，而是愿意积极尝试多平台运营、多渠道销售。这对海外仓的服务能力提出了更高要求。为此，我们不断拓展仓库网络布局，降低尾程配送费用和时间，同时加强了对接海外商家和海外消费者的双重服务能力，进一步扩大客户基础。”李聪说，福州海关等部门还积极引导辖区传统产业与电商平台企业深度融合，开设海外仓业务“绿色通道”，鼓励更多中国企业开拓海外市场，这进一步增强了纵腾集团发展的后劲。
“目前金球·体育，国外消费者对螺蛳粉这样的中国特色美食需求日益旺盛。有了海外仓，我们可以确保消费者下单后，产品能直接从本地仓库发货，最短时间内为顾客‘解馋’。”姚汉霖说，通过实时监控海外仓库存状态，公司能够及时补货，避免因缺货导致的销售损失。此外，海外仓还可以处理退换货，提高了售后服务水平，增强了客户信任度。“目前金球·体育，我们正计划进一步加大对海外仓的投入，拓展更多的海外仓点位，确保更多的海外消费者能够快速享受到高品质的螺蛳粉产品。”
该公司关务负责人王祝琴对本报记者说，海外仓不仅可以帮助企业更快速地响应海外市场的需求，而且还有助于企业深入研究目标市场动向，选择合适的商品进行生产备货。“家居产品关键在于提供沉浸式体验。从庭院花园到露台阳台，从酒店民宿到沙滩游轮，我们覆盖了众多的户外休闲场景。有了海外仓，我们还可以更好地提供售后服务，并总结客户反馈，进而利用先进的IT系统和数据分析工具，对生产研发进行及时优化。”她说。
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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)金球·体育，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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