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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中新网成都6月3日电 (尧欣雨)3日，成都市人民政府新闻办公室召开“到成都街头走一走·过龙情粽意端午节”2024年端午节活动新闻发布会。发布会上，成都市文化广电旅游局机关党委书记郭德刚介绍，今年端午节期间，成都将策划推出“2+5+N+10”的全市端午节文旅活动，即2个主会场活动、5个端午主题特色民俗活动、N个城市配套活动、10条端午民俗主题精品旅游线路。
今年端午节，恰逢6月8日的2024文化和自然遗产日，也正逢高考和中考，是即将转入暑期黄金旅游季的重要节点。活动期间，成都将在全市营造可欣赏、可参与、可体验、可消费的端午文旅活动和消费场景。例如，成都市新津区南河将举行2024“天府端午龙舟会”暨第28届新津龙舟赛，再现传承千年的“龙舟竞渡”盛景；成都大邑稻乡渔歌将用最大蒸笼一次性蒸煮1万个粽子供游客品尝；成都京剧院将开展京剧《屈原》片段街头快闪等活动。
端午节期间，成都世园会主会场也将推出10大主题、共计24个项目、超过110场精彩活动，覆盖主会场的14个不同场景，其中包括端午寻香、世园十二月市、世园飞花令诗词擂台赛等6项共36场民俗特色活动。成都东部新区党工委委员、管委会副主任杨竞介绍，“值得一提的是，6月8日20点30分，我们将有2024架无人机以‘花花带你看花花’为主题进行飞行表演，点亮世园会的夜空。”
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