比较均匀切分和非均匀切分下的流水并行气泡：对于一个 24 层 Layer 的 LLM， （a） 是均匀切分成 4 个 stage，每个 stage 的 layer 数量是：［6， 6， 6， 6］。（b） 是经过优化后的非均匀切分方式，切成 5 个 stage， 每个 stage 的 layer 数量是：［5， 5， 5， 5， 4］ ， 在中间流水打满的阶段，非均匀切分的气泡更低。
MoE Know-how
此外，Skywork-MoE 还通过一系列基于 Scaling Laws 的实验，探究哪些约束会影响 Upcycling 和 From Scratch 训练 MoE 模型的好坏。
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，那么选择 from Scratch 训练 MoE 会更好，否则的话，选择 Upcycling 训练 MoE 可以明显减少训练成本。
4090 推理
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），使用我们首创的非均匀 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。天工团队全面开源了相关的推理框架代码和安装环境，详情参见：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-MoE
结语
我们希望本次开源的 Skywork-MoE 模型、技术报告和相关的实验结果可以给开源社区贡献更多的 MoE 训练经验和 Know-how，包括模型结构、超参选择、训练技巧、训练推理加速等各方面， 探索用更低的训练推理成本训更大更强的模型，在通往 AGI 的道路上贡献一点力量。
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