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软件特色

【视频】

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刘建昱表示，根据对长江、黄河、澜沧江流域及黑河、柴达木内陆河、青海湖流域99个国省控水质监测断面监测，35个地表水国考监测断面达到或优于Ⅲ类比例为100%，青海湖体2个国控监测断面水质保持自然状态，62个地表水省控监测断面达到或优于Ⅲ类比例为98.4%。其中，长江干流、黄河干流、澜沧江干流、黑河干流境内水质达到Ⅱ类，水质状况优。柴达木内陆河流域水质达到Ⅱ类及以上，水质状况优。(完)

【多元】

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第四盘塞伦多洛开盘领先，德约科维奇一度以2：4落后，大比分1：2落后，场上形势对他不利。他同时还要克服膝盖挫伤的影响。然而在比赛的紧要关头，德约科维奇没有让他的球迷失望，一步步将比分紧紧咬住，并在盘末实现破发，以7：5取胜，将对手拖入决胜盘。第五盘德约科维奇得到好运的眷顾，以6：3再赢一盘，并以3：2的总比分赢得了全场比赛，晋级八强。

【互动】

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《公报》还显示，2023年，云南充分发挥区位优势，加强与周边国家和地区合作，广泛开展生态环境领域交流。通过召开中国云南—老挝北部合作工作组第十三次会议环境、气象和水利专业小组对接会，与老中合作委员会达成3个议题7个方面合作事项；继续推进中国云南省—老挝琅勃拉邦省环境交流合作农村垃圾处理示范工程项目，积极参与中泰教育技术合作项目等。(完)

【极速】

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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。

更新内容

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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