近日,有网友在人民网“领导留言板”反映南澳岛节假日旅游主要问题:一是没有专属客运专线,公交乘坐体验极差,全程两到三小时甚至四小时站立。二是拥堵时间过长,原本半小时的车程堵到了3小时以上,严重影响体验。该网友同时提出,解决建议有三:一是开设旅游专线,可以从汕头火车站直达南澳,票价提高至30元,确保每人一个座位。二是节假日引导本地车辆禁止上岛或者在高峰时间禁止上岛,通过引导本地人乘坐旅游大巴减少总体车流量。三是给旅游专线和外省车辆设立专属通道,提高特定车量通行效率。
5月30日,汕头市信访局表示,对网友反映的问题,南澳县回复称:“五一”期间,进入南澳岛车流量剧增,因南澳大桥和岛内环岛公路为双向单车道,通行能力有限,造成路段通行缓慢。为此,南澳县公安局周密部署,实行“潮汐勤务”,从“点线面”科学部署警力,“五一”期间南澳县进出岛车辆实行南进北出单向行驶交通管制,最大限度发挥路段通行潜力。交警部门全员上岗上路,开展常态化巡查和交通劝导,快速妥处轻微事故等突发状况。同时,南澳县公安局增派警力在重点路段定点值守,出动铁骑加强巡查管控,全力以赴指挥疏导,确保全县交通安全有序畅通。
针对节假日引导本地车辆禁止上岛或者在高峰时间禁止上岛的建议,南澳县方面表示,通过引导本地人乘坐旅游大巴减少总体车流量的做法不可行,因为来南澳岛游玩的游客,不应有本地和外地之分。网友提出的“旅游专线”的建议是很好的建议天博赞助克罗地亚球队,南澳县高度重视,认为该建议对推动南澳旅游高质量发展有积极的意义。目前南澳县跨岛公交线路有8条,分别为105、161A、161B、161K、162、203K、314、515线路,其中161A、161B、161K可从汕头火车站直达南澳。每逢节假日,南澳县会协助澄海区政府开启莱芜临时停车场用于车辆疏导分流,并在莱芜临时停车场安排2辆公交车免费接送自驾游客往返南澳游客中心。接下来南澳县将进一步加强协调旅游专线营运等有关工作,不断优化线路及服务,为游客提供便捷、高效的出行环境。
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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),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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