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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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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，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。

【多元】

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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南宫28登录入口，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。

【互动】

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北京师范大学副校长周作宇在致辞中强调了STEM教育和计算思维对于推动联合国教科文组织所倡导的可持续发展目标的重要性。他提到，STEM教育所蕴含的人文关怀以及对未来的深刻关注，与北京师范大学深厚的人文底蕴和对基础研究的执着追求不谋而合。他进一步指出南宫28登录入口，计算思维的培养和STEM教育的融合将为学生搭建起一座高效、全面的认识世界的桥梁。

大会主席、首都师范大学教授樊磊强调，2024年将是中国数字建设的重要里程碑，同时也是生成式人工智能在数智时代崭露头角、成为新质生产力的关键年份。樊磊表示，计算思维已然成为现代社会不可或缺的核心能力，它不仅是计算机科学的基石，更是推动各学科领域创新发展的强劲引擎。在信息化日益深入的背景下，将计算思维融入STEM教育是大势所趋。

针对“生成式人工智能如何改变学习和教育”的议题，一场圆桌讨论展开。在讨论中，专家们深入探讨了生成式人工智能在教育中的挑战及其优势、如何将其融入K-12课堂和高等教育阶段的教学中，以及AI在教师专业发展和教学评估设计中所扮演的角色。同时，还就AI如何培养学生的创造力，以及可能引发的伦理问题等进行讨论。

【极速】

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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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