DeepSeek加速国产AI芯片的"算力突围战"

以下文章来源于小鹿AI研习社 ，作者Mr. D 小鹿AI研习社 . 英伟达在H100等GPU上已实现FP8的高效支持，并通过动态缩放策略（如per-tensor scaling）和Tensor Core指 令优化，使其成为训练千亿级大模型的"标配"。然而，这些优化深度绑定英伟达硬件，国产GPU若直接照 搬，往往面临数值不稳定、训练难以收敛等问题。 FP8： 大模型时代的"算力加速器" UE8M0 FP8： 国产芯片的"妥协与突破" 小鹿AI，让你跑得更快! 我们立志传播AI前沿洞见与实践，促进AI商业应用，让积极拥抱AI的企业家取 得更大成功！ 引言 8月22日，深度求索（DeepSeek）正式发布V3.1版本大模型，技术亮点包括混合推理架构、更高的思考效率 以及更强的Agent能力。但真正引发行业热议的，是其在官微置顶中提到的"UE8M0 FP8"——这一专为下一 代国产芯片设计的浮点数格式，透露出国产AI生态正在经历一场从软件到硬件的深度协同变革。 在深度学习中，模型参数通常以浮点数（Floating Point, FP）形式存储和计算。传统的FP32（32位浮点数） 精度高但占用显存大，而FP8（8位浮 ...