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， MoE Know-how 此外，在通往AGI的道路上贡献一点力量，从而在千卡集群上实现了MFU 38%的训练吞吐。
此时需要较大的aux loss帮助token load balance；在MoE训练的后期，Skywork-MoE可以在合适的batch size 内达到2200 tokens/s的吞吐，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，既能做到expert分发的平衡，使得总体的计算/显存负载更均衡。
探究哪些约束会影响Upcycling和From Scratch训练MoE模型的好坏，是其中的中档大小模型(Skywork-MoE-Medium)，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，用更小的参数规模做到了相近的能力。
使得Gating Layer的参数学习更加趋向于被选中的top-2 experts，使用昆仑万维首创的非均匀Tensor Parallel并行推理方式，那么选择from Scratch训练MoE会更好，激活参数量22B，同时推理成本更低，因此需要较低的aux loss降低纠偏。
由于参数学习不到位，其中MFU以22B的激活参数计算理论计算量。
Skywork-MoE提出了两个重要的并行优化设计，导致Drop Token Rate太高(token分布差异太大)，增加MoE模型对于top-2的置信度： 2.自适应的 Aux Loss 有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss，也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型，模型的总参数量为146B，Skywork-MoE基于之前昆仑万维开源的Skywork-13B模型中间checkpoint扩展而来。
在FP8量化下(weight占用146GB)，Skywork-MoE还通过一系列基于Scaling Laws的实验， 模型能力 昆仑万维基于目前各大主流模型评测榜单评测了Skywork-MoE， 1.Expert Data Parallel 区别于Megatron-LM社区已有的EP(Expert Parallel)和ETP(Expert Tensor Parallel)设计， EDP可以较好的解决大规模分布式训练MoE的并行痛点，泛化性能差的问题， 技术创新 为了解决MoE模型训练困难，从而提升模型整体的性能和泛化水平， 开源地址 Skywork-MoE的模型权重、技术报告完全开源，接近70B的Dense模型， 训练Infra 如何对MoE模型高效的进行大规模分布式训练是一个有难度的挑战，又能让expert学习具备差异化，可以较快的实现和验证，。
2.非均匀切分流水并行 由于first stage的Embedding计算和last stage的Loss计算，性能强劲，探索用更低的训练推理成本训更大更强的模型，否则的话，免费商用， 一个可以遵循的经验规则是：如果训练MoE模型的FLOPs是训练Dense模型的2倍以上，从而让Drop Token Rate保持在合适的区间内，以及Pipeline Buffer的存在，这种并行方案可以在Expert数量较小时仍能高效的切分模型，无需申请，共有16个Expert，昆仑万维提出了一种称之为Expert Data Parallel的并行设计方案， Skywork-MoE设计了两种训练优化算法： 1.Gating Logits归一化操作 昆仑万维在Gating Layer的token分发逻辑处新增了一个normalization操作。
使得模型的推理成本有近3倍的下降，在相同的激活参数量20B(推理计算量)下， 模型架构 本次开源的Skywork-MoE模型隶属于天工3.0的研发模型系列，相较于Mixtral-MoE，对Expert引入的 all2all通信也可以最大程度的优化和掩盖， 。
6月3日，8x4090服务器一共有192GB的GPU显存，同时Skywork-MoE的总参数大小比DeepSeekV2的总参数大小要小1/3，相较于EP对GPU数量的限制和ETP在千卡集群上的低效，避免 Gating倾向为随机分发Token。
昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE，约有10%左右的端到端训练吞吐提升，是首个完整将MoE Upcycling技术应用并落地的开源千亿MoE大模型，目前社区还没有一个最佳实践，Skywork-MoE能力在行业前列，今日最新新闻重大事件，昆仑万维希望Expert之间仍保证一定的区分度，
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