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软件特色

【视频】

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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。

【多元】

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6月3日，中国残疾运动员蒋裕燕参加女子S6级100米自由泳决赛。2024年全国残疾人游泳邀请赛暨国家残疾人游泳集训队测试赛于5月30日至6月7日在北京举行。本次赛事共有来自24个省、市、自治区、直辖市的195名运动员参加，比赛共设121项，参赛运动员包含肢体残疾、视力残疾和听力残疾3种类别。本项赛事是中国残疾人游泳队在备战巴黎残奥会冲刺阶段举行的全国性赛事，运动员通过“以赛代练”的方式调整竞技状态。

【互动】

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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大模型百家乐网站，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。

【极速】

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高温同时导致用水紧张。印度中央水利委员会日前表示，印度150座主要水库目前的储水量仅相当于设计储水量的24%，为五年来最低。为了在极端高温下节约用水，德里水务部长宣布，部署200支团队，打击浪费和滥用水资源行为。她说，用水管洗车、“水箱溢水”和“将生活用水用于建筑或商业”等行为将被处以罚款。(制作 王小婷）

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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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