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软件详情

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软件内容

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软件特色

【视频】

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这篇调查报告刊登于《美国医学会网络》(JAMA Network)官网，显示32%的美国人认识因滥用阿片类药品而死亡的人。个人因滥用阿片类药品而死亡的情况在收入较低群体里较为常见，同时在不同政党之间差异并不大。近30%的民主党人表示，他们有亲人因滥用阿片类止痛药品而去世，33%的共和党人和34%的独立人士也表达了同样的感受。

研究人员批评，个人因滥用药物而身亡，与医生更轻易开具阿片类药物的处方让病人上瘾有关，这显示美国相关政策出了问题。自1999年以来，美国已有100多万人死于滥用药物。另一项类似的研究调查显示2011年至2021年间，估计有超过32.1万美国儿童的父母因滥用药物而死亡。2023年滥用药物死亡的美国人数量超过10.7万。(海外网 侯兴川)

【多元】

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神舟十八号航天员李聪介绍：“从太空俯瞰，北方地域辽阔，植被覆盖有着非常明显的差异。西北地区植被较少，有大片的沙漠和戈壁，呈现出土黄色。东部地区，绿色覆盖的面积则明显扩大了不少。令人欣慰的是，在“三北”区域，我们可以看到有一些像拼图一样很规则的绿色板块，正在一点点向土黄色地带铺展延伸，让我们强烈地感受到了一种坚韧而顽强的力量。”

【互动】

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神舟十八号航天员李聪介绍：“从太空俯瞰，北方地域辽阔，植被覆盖有着非常明显的差异。西北地区植被较少，有大片的沙漠和戈壁，呈现出土黄色。东部地区，绿色覆盖的面积则明显扩大了不少。令人欣慰的是，在“三北”区域，我们可以看到有一些像拼图一样很规则的绿色板块，正在一点点向土黄色地带铺展延伸，让我们强烈地感受到了一种坚韧而顽强的力量。”

【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大神娱乐棋牌完整版，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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