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软件特色

【视频】

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发言人表示，台湾是中国领土不可分割的一部分，台湾问题纯属中国内政，绝不允许任何外部势力干涉。一个中国原则是维护台海和平的定海神针，也是中国同所有国家建交和发展关系的前提和基础。“台独”与台海和平水火不容。口口声声称维护台海和平，却不提坚持一个中国原则和反对“台独”，实质是对“台独”分裂势力的纵容，其结果只会对台海和平稳定造成严重冲击。任何人都不要低估中国人民捍卫国家主权和领土完整的坚强决心，不要妄想在台湾问题上踩线而不用付出代价。

发言人称，中国对南海诸岛拥有无可争辩的主权，对相关海域拥有主权权利和管辖权。这具有充分的历史和法理依据，符合有关国际法和国际实践。当前，在中国和东盟国家共同努力下，南海局势保持总体稳定。近期中国和菲律宾南海问题升温，其责任完全在于菲方出尔反尔、背信弃义，伙同外部势力蓄意制造事端。中方将继续坚定维护自身领土主权和海洋权益，同时始终坚持同直接有关当事国在尊重历史事实的基础上，通过谈判协商妥处涉海矛盾分歧。韩国和美日都不是南海问题当事方，不应介入中国同域内国家之间的涉海问题，更不应对中方指手画脚。

【多元】

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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免费足球比赛24|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，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。

【互动】

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作为此次比赛承办方，合肥工业大学团队共获得一等奖三项，二等奖两项，并荣获“最佳院校组织奖”。获得大赛一等奖团队队长、合肥工业大学经济学院本科生李亿可表示，此次比赛进一步提升了青年大学生组织、策划、调查实施及数据处理与分析等专业能力。“在今后的学习工作中，我们将紧密围绕国家经济社会发展需求，深化调查研究能力，精准分析问题，提出切实可行的解决方案，为培育壮大新质生产力和经济社会高质量发展贡献智慧和力量。”(完)

【极速】

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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。

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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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故事情节让我着迷

我非常喜欢游戏中的多人PVE模式，需要玩家合作共同战斗！

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