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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