PaddlePaddle 3.1.0 Release Note

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重要更新

飞桨框架 3.1 版本，针对核心功能自动并行进一步优化打磨，提升易用性和性能表现；同时提供FP8低精度训练支持，提升大模型训练速度提升10-20%；完善硬件扩展机制，降低类 cuda 类硬件适配成本，用户仅需注册kernel；同时对于框架基础能力进行增强，提升框架稳定性。重点更新功能如下：

• 自动并行架构： 自动并行架构进一步打磨，以提高自动并行核心机制易用性和动态图性能。完善了自动并行核心机制，包括新增了多个算子的切分推导规则，支持分布式张量的同一维度被多个mesh维度切分，支持动态图并行策略（PP，CP，SEP，TP-CONV）等。同时，对动态图自动并行系统地做了性能优化，在 Llama2 Qwen Baichuan 等系列模型上性能基本持平手动并行的性能。
• 低精度训练： 基于blockwise 的fp8 gemm算子，支持低精度训练，训练精度媲美BF16，大模型训练速度提速 10-20%。
• 异构多芯适配： 提供类 cuda 算子复用机制，仅需注册即可使用对应 kernel。
• 框架稳定性增强： 系统修复算子在0-Size 和大维度情况计算结果错误。

1. 用户体验升级

API功能增强、Bug修复与改进，旨在提升用户体验和API的易用性。新增了paddle.randn_like API，修复了多个API的功能缺陷，并增强了对复数类型和0-Size Tensor的支持。文档和代码也进行了相应的更新和优化，以提升整体的准确性和专业性。

新特性

• 新增paddle.randn_like API。#72492

Bug 修复

• 修复tensordot API 输入输出类型不一致问题。#72139
• 修复atleast API输出是Tensor列表时的问题。#73102
• 修复nonzer API问题。#72003
• 修复dualpipev中的内存泄漏问题。#72070
• 修复softmax计算溢出问题。#71935
• 修复take_along_axis中在broadcast=False时的形状检查问题。#72436
• 修复maximum、minimum对Nan输入的不正确问题。#71933
• 修复visit_type 问题。#72782
• 修复gather_scatter_functor中的int32越界问题。#72905
• 修复Bernoulli的inplace实现。#73271
• 修复moe_permute、moe_unpermute问题。#73365
• 修复ast.parse对pyi文件语法检查问题。#71872
• 修复复数除法问题。#73331
• 修复与TensorRT集成相关的问题。#72302, #72278

功能增强

• 增强API的功能，提升API易用性，改善用户体验。包括但不限于扩展API支持的数据类型，API参数检查，纠正API参数默认值，完善API返回值等。#71997, #72911, #72985, #73240, #72927, #73451, #73416, #73420, #73347, #73050, #73246, #73123, #73336, #73062, #72201, #72190
• 增强API对复数类型的支持。#72279, #72308, #72518, #72391, #72239, #72286, #72169, #72577, #72619
• 增强API对0-Size Tensor的支持。#72570, #72692, #72138, #72410, #72565, #72262
• 修改对API代码中的拼写错误，以提高整体的准确性和专业性。#71780, #71786, #72093, #72113, #72241, #72237, #72590, #72591, #72769, #72858, #73045, #72195, #72627, #72657, #73162, #73402, #72208, #72659, #72658, #72660, #72661, #72656
• 通信优化减少显存峰值。#72035

文档

• 修正了文档中的错误，提高了文档的可用性和用户体验。#72549, #73036

开发者相关

• 代码风格检查规则更新。#72896, #73179, #73060, #72553, #72915, #72916, #73338, #72935, #72325, #72935
• 代码变量命名更新与代码迁移。#73048, #73148, #73149, #73264, #73159, #73124, #73160, #73161, #73374, #73395, #73076, #73163, #73255
• LodTensor退场。#71968, #72152, #72145

废弃代码清理

• 无用代码清理。#71795, #71792, #71794, #71793, #72265, #73167, #73115, #73049, #72162, #72321, #72336, #72952, #72828

2. 基础执行架构

支持FP8矩阵运算，提升模型训练效率，同时对多个模型进行增强，提升稳定性; 提供是C_ops的方式调用反向接口，方便显存优化和功能实验。

新特性

• 支持FP8矩阵乘法加速，提升计算性能与精度适配能力。 #73092
• 0-size Tensor 执行支持。 #71829, #72263, #72244, #72814
• DeepEP支持。 #73495
• 默认开启CINN后端。 #71838
• 支持SOT相关执行。 #72472, #72559, #72466, #73269, #73329, #73405, #73399, #73424, #73509
• 支持动转静。 #73417, #73081
• 新增支持stride机制的kernel。 #73053

Bug 修复

• 性能优化与稳定性：优化训练稳定性，增强Python 3.11+支持，提升CINN编译器在动态图模式下的自动启用逻辑，修复动态shape推断与梯度回传问题，优化GPU内核执行效率（如for_range、常量折叠），改进NPU内存拷贝与上下文管理，提升大规模模型训练性能与硬件利用率。 #71777, #71837, #71834, #71950, #71960, #72103, #70652, #72313, #72405, #72581, #73418
• 大Tensor支持扩展：扩展算子对超大尺寸Tensor的支持，包括数学运算（lerp/mean/bmm/trapezoid）、张量操作（arg_min_max/diag/prelu）、填充（pad）、比较（allclose/isclose）及融合算子（softmax_mask_fuse）等，解决混合精度训练中的兼容性问题。 #71916, #71970, #72516, #72517, #72638, #72652, #73046, #73093, #73136, #72679, #73174, #73198, #73121, #73096, #73261, #73201, #73291, #73373, #73318, #73436, #72705, #72276, #73135, #73304, #73381, #72712, #72717, #72634, #72562, #72628, #72706, #72831, #72888, #72753, #72931, #73021, #73064, #73069, #73153, #73118, #73252, #73253, #73262, #73259, #73288, #73105, #73275, #73284, #73110, #73335, #73342, #73447, #73460, #73194
• 0-Size Tensor问题修复：修复0-Size Tensor导致的计算异常，覆盖池化（max_pool1d/lp_pool1d）、排序（matrix_rank）、统计（std/nanmedian）及元素级操作（elementwise compare）等，确保极端输入场景下的数值稳定性与API一致性。 #71961, #72017, #72785, #73214, #73263, #73267, #73280, #72444, #72437, #72460, #73090, #73516, #72807, #72799, #72800, #72809, #73497
• API功能增强与兼容性：新增对Python标准库类型（dataclasses）的支持，扩展API数据类型兼容性（bfloat16参数创建、-1维自动推断），修复NumPy API交互错误，优化BatchNorm内存布局。 #72059, #72283, #72451, #72512, #72618, #72976, #73084, #73205, #73250, #73111, #73260, #72094, #71844, #71357
• 内存管理与错误修复：解决内存越界（set_value/nonzero）、空指针（data nullptr）、CUDA graph分配失败等高危问题，修复梯度裁剪（clip_grad）、张量赋值（assign）、广播（broadcast）等核心操作的内存泄漏与计算错误，优化NPU异步执行与预测器GIL释放逻辑，提升系统健壮性。 #71895, #72101, #72133, #72149, #72176, #72314, #72256, #72757, #72749, #72792, #72815, #72819, #72958, #73023, #73103, #73014, #73137, #73256, #73211, #73251, #73210, #73415, #73206, #71983, #72485, #72561
• 其他重要修复：修复科学计算、save/load等模块缺陷，改进Slice算子内核配置，优化动态shaoe推断的回退策略，完善异常抛出与类型检查逻辑等。 #71810, #72246, #72378, #72467, #72635, #72751, #72044, #72051, #73231, #73109
• SOT 相关问题修复。 #71932, #71971, #72194, #72288, #72306, #72367, #72495, #72522, #72704, #72631, #72737, #73067, #73030, #73059, #73282, #73511, #73526, #73549, #73515

功能增强

• Paddle API 0-size 机制建设。 #72721, #72756, #72790, #72806, #72764, #72786, #72853, #72826, #72851, #72928, #72912, #72922, #72924, #72887, #72921, #72906, #72895, #72821, #72914, #72936, #72943, #72694, #72919, #72940, #72820, #72934, #72975, #72872, #72984, #72988, #72972, #72977, #72937, #73086, #73042, #73017, #73044, #73077, #73108, #73027, #72970, #73008, #72996, #73165, #73166, #73170, #73122, #73204, #73207, #73186, #73197, #73168, #73172, #73125, #73181, #73270, #73028, #73094, #73180, #73276, #73333, #73341, #73299, #73346, #73361, #73375, #73152, #73377, #73355, #73382, #73385, #73386, #73352, #73387, #73401, #73384, #73450, #73437, #73503, #73507, #73477, #73513, #73525, #73528, #73517, #72898, #72880, #72864, #72993, #72954, #72866, #72878, #72889, #72861, #72837

• SOT相关提升：增强了功能（如NumPy互操作性和super支持）、改进训练稳定性，修复多个问题以提升代码健壮性。 #71763, #71666, #71858, #71865, #72474, #72154, #72784, #72956, #73038, #73066, #73287, #73278, #73332, #73372, #73412, #73407, #73506

• 代码风格重构：通过代码重构及跨平台内核行为统一，提升代码质量与可维护性，并新增了YAML格式预提交检查工具。 #72216, #72360, #72816, #72969, #73106, #72825, #73150, #73151, #73158, #73101, #73326, #72580, #72424

• Paddle CPU/GPU Kernel 精度问题推全。 #72879, #72894, #73012, #72973, #73018, #72965, #73128, #73229, #72992, #73344, #73274, #73295, #73293, #73317, #73320, #73454, #73492, #73535

• slice 问题修复：修复了slice相关问题，包括索引逻辑、性能优化等。#72644, #72676, #72838, #72966, #73095, #72840, #73112, #73367, #73390, #73307, #73465, #73362, #72733, #72886

• 性能优化：通过优化索引逻辑、性能提升等手段，提升整体性能表现。 #72707, #73485

• 其他重要提升：包括动态shape支持、修复 meshgrid 并增加单元测试、升级 CUB 至 2.1.0 版本、改进 FP8 数值处理、优化 CUDA 图共享池机制、移除 ShadowFeedOp 以简化数据流、增强 PIR 模型保存/加载的版本兼容性、修复 flip 和 reverse 内核问题、改进 paddle.angle 的 NaN 传播逻辑、引入异步 GC 检查机制、优化 Dy2St 的 Scope 无锁接口、清理未使用的第三方依赖（absl），并进一步推进 PHI 与 Fluid 的解耦，提升框架的稳定性、性能和扩展性。 #72356, #72380, #72633, #72794, #72917, #72920, #72945, #72620, #73011, #73051, #73052, #73075, #73176, #73191, #73337, #73311, #73173, #73239, #73448, #73478, #73522, #73369

性能提升

• SOT相关：通过优化Guard条件机制、增强动态shape处理能力及新增no_grad支持等改进，提升了执行效率并扩展了功能特性，同时优化了代码结构与性能表现。 #70362。 #70154, #71748, #72004, #72159, #72174, #71994, #72250, #72285, #72322, #72272, #72417, #72438, #72462, #72463, #72503, #72501, #72521, #72509, #72544, #73469, #73471, #73555

废弃

• 代码清理：清理 Python 3.8 支持声明，并完成了相关代码清理、依赖精简及语法现代化更新，以优化代码维护性与兼容性。 #71815, #72802, #72856, #72854, #72855, #72873, #72870, #72868, #72891

开发者相关

• 优化了CINN后端集成与动态 shape 处理逻辑，通过代码结构重构与测试强化提升了框架稳定性，并新增调试日志功能以增强可维护性。 #71817, #71896, #71984, #72067, #72165, #72207, #72235, #72273, #72326, #72400, #72381, #72560, #72783, #73530

其他

• 其他：新增CPU 部分kernel对FP16/BF16数据类型的内核支持，优化测试模块错误处理与容差配置等。 #71764, #71951, #72944

3. 编译器架构

优化编译器性能和增加稳定性

性能优化

• 支持训练场景的Layout自动转换优化。#71891
• 后端新增了argmin、argmax、arange等算子的Kernel编译优化。#71956, #72598
• 支持矩阵乘的融合优化。#72846
• 优化部分算子 Kernel 计算性能。#72871

Bug修复

修复各类场景下的一些处理逻辑 Bug。#71813, #71886, #71927, #71915, #71946, #71949, #71955, #71942, #71939, #71973, #72001, #72020, #72014, #72021, #72027, #72061, #72025, #72095, #72108, #72132, #71985, #72106, #72140, #72167, #72037, #72178, #72143, #72175, #72191, #72213, #72189, #72214, #72166, #72180, #72284, #72267, #72348, #72332, #72307, #72353, #72204, #72457, #72426, #72536, #72541, #72365, #72621, #72630, #72669, #72682, #72732, #72811, #72941, #72795, #73536

4. 自动并行架构

在3.1 版本中,我们对自动并行架构进一步打磨,以提高自动并行易用性和动态图性能。具体地,我们完善了自动并行核心机制,包括新增了多个算子的切分推导规则,支持分布式张量的同一维度被多个mesh维度切分,支持动态图并行策略（PP,CP,SEP,TP-CONV）等。同时,对动态图自动并行系统地做了性能优化,在Llama等系列模型上性能基本持平手动并行的性能。

功能改进

• 支持分布式张量的同一维度被多个mesh维度切分。 #73233

• 支持自动并行通信拓扑描述ProcessMesh转换为手动并行通信组。 #72052

• 支持任意可序列化python object的send/recv。 #72098

• 动态图并行策略补齐

  • 支持流水线并行策略1F1B和VPP调度。 #72155。 #72480, #72179
  • 支持长文并行策略。#73195
  • 支持视觉并行策略。#73063, #73039
  • 支持自动并行在数据并行维度的通信。#72540

• 新增以下算子的切分推导规则

  • min, min_grad #72269
  • bitwise_or,atan2,fmax,fmin,reciprocal #72310
  • argmin, abs, cosh #72264
  • mean_all, mean_all_grad #72479
  • topk, topk_grad #72499
  • argsort #72388
  • round, mish, elu, selu, celu, stanh, softplus, softshrink, thresholded_relu, logit, nonzero #72312
  • unique ops #72824
  • put_along_axis #72766
  • round_grad, trunc_grad, ceil_grad, floor_grad, poisson_grad #72677
  • log_softmax, cummax, cummin #72720
  • unary #72177
  • unary_grad #72260
  • index_select, index_select_grad #72727
  • roll, roll_grad #72740
  • empty_like #73169
  • roi_align, roi_align_grad #72925
  • expand_as, expand_as_grad #73107
  • fused_gemm_epilogur #73126
  • label_smooth, label_smooth #72845
  • group_norm, group_norm_grad #72946
  • instance_norm, instance_norm_grad #72938
  • batch_norm, sync_batch_norm #72918
  • reduce_any #73175
  • fused_gemm_epilogue_rule #73494

性能优化

• 支持分组切分并行的tensor_fusion优化策略和overlap优化策略。 #72551, #72902, #73142, #71785
• 优化reshard模块,以降低通信开销。#71969, #73024, #71868
• 优化multiply 的切分推导规则,以降低通信开销。#73408
• 优化分布式切分状态为 Partial 时反向通信,以降低通信开销。 #73236
• 梯度更新时通信融合优化。 #72120、#72745
• 优化 gelu 切分推导,以降低通信开销。 #73279
• 优化 fused_rms_norm 在输入有 Partial 状态时的切分推导规则,以减少通信和计算开销。 #73054

Bug 修复

• 修复虚拟流水线并行策略在H卡上通信hang的bug。#71104, #73470
• 修复 save/load 的bug。 #72023
• 修复 linear_fused_grad_add 策略在动态图模式下跑不通的bug。 #72708
• 修复 fused_rms_norm 算子跑不通和精度bug。 #72663
• 修复 expand 算子切分推导规则的bug。#73154

其他

• 清理废弃代码,以便于维护代码。 #71814, #72538
• 新增API local_map,将分布式张量传递给为普通张量编写的函数。 #71804
• 为算子 fused_linear_param_grad_add 增加检查。#72483

5. 算子机制

新特性

• 梯度与自动微分优化：初步支持put_along_axis及repeat_interleave操作的双重梯度计算，提升复杂算子在自动微分场景下的数值稳定性，实现masked_fill操作的算子分解。 #72789, #73056, #73225
• 运算符机制扩展：新增对__radd__和__rmul__的自定义支持，增强框架对非对称运算符的重载能力。 #73119
• FP8模块支持及算子开发：新增FP8块量化GEMM支持，引入多个融合算子，为混合专家（MoE）模型提供高效算子级实现，提升训推性能。 #73228, #73285, #73133, #73364, #73520, #73531

Bug 修复

• 梯度与自动微分稳定性提升：修复部分反向算子梯度计算错误，增强自动微分场景下的数值稳定性与功能正确性。 #71716, #72299, #72358, #73037, #73140, #73185
• 数值精度与溢出防护：解决数值溢出、精度损失及大 tensor 溢出问题，保障低精度计算与大张量操作的可靠性。 #72584, #72608, #72681, #72639, #73245, #73359, #72456
• 算子逻辑与框架对齐：对齐算子运算逻辑，修复部分算子输入异常等问题，其他重要修复：添加检查，保障框架功能正确性。 #72282, #71863, #72650, #72843, #73070, #73141, #73203, #73350, #73440, #73539, #73339
• CUDA内核与硬件适配优化：支持NVIDIA SM90架构，修复溢出等问题，移除冗余CUDA错误检查，提升GPU计算效率与新硬件适配性。 #72507, #72849, #72959, #73130, #73489

功能增强

• 新增int64_t版本的快速除法取模实现，提升大整数场景下的计算性能与数值稳定性, #72530
• 优化带步长张量拷贝kernel，改进非连续内存布局下的数据拷贝效率。 #72662

-统一动态图与静态图模式下量化API的使用方式，简化量化模型开发流程, #73100

性能提升

• 优化gelu算子分解性能，提升计算效率。 #72812

其他

• fluid 算子规范化与退场, #71789, #71818, #71808, #71860, #71806, #72011, #72043, #72034, #72047, #72056, #72087, #72086, #72083, #72079, #72078, #72076, #72057, #72077, #72096, #72085, #72092, #72110, #72127, #72111, #72126, #72135, #72112, #72131, #70358, #72125, #72171, #72160, #72188, #72197, #72212, #72211, #72184, #71897, #72219, #72218, #72074, #70330, #70274, #72295, #72220, #72343, #72303, #72296, #72338, #70001, #70348, #70329

6. 框架性能优化

新特性

支持sharding_overlap的acc_steps可配置。 #72395

Bug 修复

• 修复算子c_softmax_with_cross_entropy_grad的inplace问题。 #72366

功能增强

• 性能优化与加速：启用深度卷积的cuDNN支持，提升卷积运算效率。更新池化操作策略并优化permute内存操作，减少CUDA内存占用。优化打印速度，加速调试与日志输出流程。 #71796, #73442, #73563
• 功能增强与操作支持：新增masked_fill操作及布尔索引优化，增强张量掩码处理能力。实现index_elementwise操作，支持基于索引的元素级运算。添加池化与reshape执行策略，提升模型操作的灵活性。 #72788, #72942
• 错误修复与稳定性提升：修复fused_rms_norm在SPMD并行模式下的部分状态支持问题。修正slice操作中输出维度计算及IndexGetStride的索引错误，确保计算正确性。 #72118, #72223, #73184, #73237, #73054

性能提升

• Faster Guard适配：减少SOT端到端链路开销。 #71900, #71979, #72081, #72327, #72564, #72823
• 性能优化与加速：优化算子调度策略。升级Flash Attention至v3版本，减少计算开销。修复模型性能瓶颈，提升推理与训练速度。 #71937, #71828, #71461, #72039, #72228, #72225, #72623, #72666, #73147, #73393
• 并行计算：优化自动并行中的网格重分片策略，实现Sharding Stage的通信融合并优化逻辑，提升分布式训练稳定性，降低分布式训练通信开销。 #71969, #72120, #73279, #73406

功能增强与修复：- 优化算子索引和内核调度逻辑。 #72625, #72741, #73082, #73501

• 模型与操作支持：支持NHWC格式的深度卷积，适配更多硬件内存布局。 #72121

7. 硬件适配

优化硬件机制，提供类cuda硬件kernel复用方案。

新特性

以customdevice接入方案为基础，增加低成本支持类cuda后端硬件的支持方案。类cuda后端可以以插件式方式接入paddle，低成本复用paddle中多数nv生态中的cuda kernel，且可以与paddle框架中的特性feature升级解耦，大大降低硬件后端接入与迭代成本，提升用户接入意愿，形成paddle与硬件厂商共建生态的良好合作关系。
#72604, #72668, #72758, #72865, #72910, #73033, #73145, #73281, #73079

补充XPU 基础能力：XPU 环境下增加kernel ，扩展数据类型，补充分支
#71424, #71809, #71594, #71779, #71756, #71573, #71883, #71954, #71931, #72280, #72361, #72406, #72528, #72752, #72852, #72982, #73357, #73414, #73464, #73234, #71776

DCU kernel 扩展数据类型
#73129

Bug 修复

修复xpu执行问题
#71852, #71966, #72005, #71908, #72431, #72519, #72734, #72763, #72762, #72890, #72867, #73071, #73004, #72726, #73113, #73127, #73025, #73301, #73292, #73272, #73305, #73356, #73438, #72041, #72275, #72787, #73504, #73290

8. 安装环境适配

优化了框架的稳定性和跨平台兼容性，修复了不同平台上的编译安装失败问题；升级CUDA等关键依赖，进一步优化CI/CD流程，提升构建速度并增强系统整体稳定性；停止对Python3.8环境下的编译安装维护。

Bug 修复

• 修复使用clang17编译第三方库时的编译错误。#72524
• 修复使用CUDA12.9时的编译问题。 #72808, #72841, #72978, #73360
• 修复使用GCC13.3时的编译问题。#73144
• 修复WITH_PIP_CUDA_LIBRARIES=ON时的编译问题。#72907
• 修复WITH_NVSHMEM=ON时的编译问题。#73368

功能增强

• 避免自定义算子编译产生的临时文件的拷贝。#73196
• Warning信息优化。#72877

开发者相关

• 编译安装维护与升级。#71911, #73005
• 镜像维护与更新。#71065, #71821
• Windows平台符号的导入导出更新。#72497, #72498, #72500
• Windows平台支持CUDA12.8。#72433
• CI维护与升级。#72443, #72836, #72563, #72653, #72477, #72778, #72960, #73289, #73422, #73514, #72748,
• Github Action CI建设。#71738, #70602, #71958, #71959, #71992, #72013, #72153, #72031, #72141, #72104, #72182, #72342, #72352, #72249, #72068, #72441, #72392, #72446, #72435, #72515, #72514, #72396, #72547, #72345, #72236, #72586, #72537, #72609, #72632, #72642, #72673, #72647, #72696, #72771, #72711, #72680, #72774, #72813, #72804, #72903, #72900, #72932, #72967, #72991, #72115, #73242, #72801, #73433, #73391, #73456, #73376, #73453, #73481, #73546, #73446, #72744

废弃

• 停止支持Python3.8环境下的编译。#72827

9. 贡献者名单

0x3878f, A-nnonymous, AndSonder, ApricityXX, aquagull, author, baoqiwen, BeingGod, blacksheep-Aristotle, BoShen5, bukejiyu, cangtianhuang, carryyu, chang-wenbin, changeyoung98, chen2016013, ckl117, co63oc, cqulilujia, crashbussy, cszdrg, Cutelemon6, cyy536, DanielSun11, danleifeng, datutu-L, deepllz, Dmovic, DrRyanHuang, dynamicheart, Eddie-Wang1120, eggman-1024, emmanuel-ferdman, Enigmatisms, enkilee, fangfangssj, feixi21, FeixLiu, ForFishes, Function-Samuel, ggggxm, GITD245, Glencsa, GoldenStain, gongshaotian, gouzil, gzy19990617, hanlintang, Hongqing-work, houj04, huangjiyi, hxzd5568, HydrogenSulfate, jzhang533, LCStayingdullCircuit, leon062112, lifulll, linkk08, LittleHeroZZZX, liufengwei0103, Liujie0926, liuruyan, lixinqi, LiYuRio, lizexu123, lizhenyun01, lj970926, lshpku, megemini, mikethegoblin, ming1753, mzj104, NKNaN, ooooo-create, pesionzhao, phlrain, pkuzyc, PolaKuma, Qin-sx, RichardWooSJTU, risemeup1, runzhech, RuohengMa, sasaya123, shanjiang7, SigureMo, sneaxiy, swgu98, SylarTiaNII, tianhaodongbd, tianshuo78520a, timminator, tizhou86, umiswing, waliwali777, wanghuancoder, Waynezee, Wennie396, xiaoguoguo626807, XieYunshen, Xing-lil, xkkkkkk23, Xreki, xuxinyi389, Yeenyeong, yongqiangma, YqGe585, yuanlehome, YuanRisheng, yulangz, yuwu46, zeroRains, zhangbo9674, zhanghonggeng, zhangting2020, ZhangX-21, zhangyk0314, zhangyuqin1998, zhink, zhiqiu, zhouquan32, zhoutianzi666, zhupengyang, zrr1999, zty-king, zyfncg