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软件特色

【视频】

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西安东站位于西安市高铁东城中央商务办公核心区，是集高铁、普铁、地铁、公交于一体的特大型综合交通枢纽，车站车场总规模13台27线，其中西渝高速场5台9线，西武高速场4台8线，西康普速场4台10线，预留城际场。同时，车站还配套设置动车运用所、走行线、普速存车场等设备设施。车站建筑总规模为39.4万平方米，其中站房10万平方米，整体建筑气势恢宏，寓意“秦山渭水、丝路长安”。屋面采用高低起伏、错落有致的菱形形态，展现了“八百里秦川”的恢弘气势。

西安东站作为国内首个在台塬地形实施配套交通的大型铁路场站，参建单位多且工程接口复杂、施工组织难度较大。为做好现场施工组织，中国铁路西安局集团有限公司建设部积极借鉴广州白云站、南昌东站、雄安站等全国铁路先进站房建设经验，组织参建单位编制《西安东站创建精品工程指导意见》，持续组织优化站房站场客服设施、生产生活房屋、综合维修工区、普速存车场功能布局，组织召开西安东站标准化建设现场会，为确保西安东站创建精品工程打造坚实基础。

据介绍，西安东站的建设始终围绕“畅通融合、绿色温馨、经济艺术、智能便捷”的新时代客站建设总要求，推行绿色智能环保设计，大量采用绿色节能新技术，在站房屋顶和雨棚可设置9万平方米光伏发电系统，实现大部分运营使用电能的自给自足，其可以提供的光伏发电量占本项目变压器总装机容量的比例达5%左右。通过侧面采光和天窗采光，有效降低客站的系统建造和照明能耗；利用地形风场、被动式通风等，大幅减少主动式制冷能耗。

同时，为了方便旅客接驳出行，西安东站站内共引入西安地铁5号线、12号线、15号线、21号线4条城市轨道交通线路，与西安市绕城高速、三环快速路、210国道等主要交通通道衔接，公路交通四通八达；铁路和市政配套工程充分利用站场空间，紧凑布设各类接驳交通功能区及旅客换乘空间，共同构建一体化综合客运枢纽，实现接驳换乘功能空间直接连通、集约布局，高铁、普铁、公路、城市轨道畅通融合。

【多元】

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此刻，在我身后，近200台推土机正在这片沙漠上来回穿行，他们要把这些高低起伏、连绵不断的沙丘推平整了，再安装光伏板。这么多推土机具体是如何作业的？技术人员告诉我们，因为地形的原因龙8中国唯一官方网站，今天现场的推平作业大致分为两个梯队：第一梯队负责在沙丘的最上面，把顶部的沙子推下来；第二梯队随后，填平沙坑，平整现场。

【互动】

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去年底，日本大发工业公司被发现存在174项违规操作，被迫暂停其在国内外所有正在生产的车型出货。国土交通省3日通报，鉴于之前大发工业公司违规操作等情况，国土交通省对85家车企在量产认证申请过程中是否存在违规操作进行了调查。结果显示，丰田、马自达、雅马哈发动机、本田、铃木5家车企的38种车型存在认证违规问题。目前，丰田、马自达、雅马哈发动机3家车企的6种车型出货已被叫停。

【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大模型龙8中国唯一官方网站，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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