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软件特色

【视频】

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年会期间，还举行了总会理事会换届选举。通过无记名投票、差额选举的方式，现场投票选出总会第五届理事会7名理事，他们是：总会会长、汉堡汉华中文学校校长周开雰；总会副会长、纽伦堡中文学校校长李立；总会秘书长、乌尔姆中文学校校长刘姗姗；总会财务理事、法兰克福华茵中文学校校长周捷；以及沃尔多夫华尔中文学校校长何愚楠，多特蒙德华德中文学校校长赵瑞芳和内卡河畔华文学堂校长丁小燕。

【多元】

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跨越施工是电网建设中一项很重要且有一定难度的工作，为保障被跨越物在施工时不受损害，需要先搭建跨越架封网防护，有时还需封闭道路。传统跨越架和塔上封网工期长、占地大、受地形高度等限制导致灵活性较差，而移动式伞形跨越架收放自如、搭设便捷、移动快速。它通过动力系统展开伞状骨架结构，利用绳索与伞状骨架结构形成跨越架封网平台，安装于吊车吊臂上，送至被跨越物上方，实现快速无接触覆盖保护，达到完全不停电跨越和不完全封路施工效果，为跨越架线施工提供可靠、高效安全保障。

【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，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%博尊官方网站，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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