专为下一代国产芯片设计！DeepSeek采用UE8M0 FP8标准：华为积极适配彻底和NVIDIA决裂了

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近日，深度求索（DeepSeek）正式发布其最新大模型DeepSeek-V3.1，引发业界广泛关注。此次更新中，一个关键的技术亮点是其对UE8M0 FP8格式的支持。这一技术突破不仅代表了国产AI算力生态的重大进展，也预示着国产芯片与大模型协同发展的新方向。

据官方介绍，UE8M0 FP8是专为即将推出的下一代国产芯片所设计的一种低精度浮点数格式。东莞证券分析指出，该格式具备更高的灵活性，能够有效支持复杂模型的推理过程，从而显著提升芯片的解码效率和运算能力。这为国产芯片适配更大规模的AI模型提供了可行的技术路径，进一步推动国产AI算力生态系统的加速构建。

那么，UE8M0 FP8究竟有何特别之处？它将对国产AI芯片和大模型的发展带来哪些影响？对此，人工智能领域专家、清华大学计算机系博士梁斌给出了专业解读。他指出，UE8M0 FP8与英伟达提出的FP8标准并不相同，属于两套独立的技术体系。在模型参数日益庞大的背景下，显存资源显得愈发紧张，因此需要通过量化手段压缩参数表达，以节省存储空间。

FP32使用32位来表示一个参数，而FP8仅需8位。在精度损失可控的前提下，更低的位数意味着在相同显存中可以容纳更多参数，从而提升模型性能。目前主流的FP8格式有英伟达的E4M3和E5M2两种方案，而UE8M0 FP8则采用了一种无小数表达的结构。相比而言，英伟达方案精度更高，但UE8M0 FP8在功耗、运算速度以及芯片兼容性方面更具优势。

梁斌进一步指出，DeepSeek此次选择支持UE8M0 FP8，标志着国产AI技术正逐步摆脱对英伟达生态的依赖。未来，国内AI模型开发者在选择推理体系时，或将面临“DS体系”与“英伟达体系”的二选一局面。目前，包括华为在内的多家国产芯片企业正在积极适配这一新标准，显示出对这一技术路径的高度认可。

梁斌表示：“现在国内芯片厂商为了适配这个标准可以说是全力以赴，一旦成功，将具有划时代的意义。DeepSeek敢于率先支持这一标准，也体现了其在推动国产大模型技术进步方面的魄力和远见。”

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