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　　国产大模子企业DeepSeek“点燃”资源市场。。。

　　不过，，在近两日举行的2025算力大会上，，据《科创板日报》记者的现场采访和视察来看，，各人在聚焦国产算力时，，DeepSeek的FP8精度标准虽被讨论，，但业内人士的情绪显然没有资源市场那么高亢。。。手艺派更关注FP8在模子训练、推理及生态标准化上的现实价值与挑战。。。

　　▍FP8是什么，，有哪些提升？？？
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　　在AI训练与推理历程中，，为提升盘算效率，，数值精度的降低是一个常见的手艺路径。。。

　　摩尔线程AI Infra总监陈志向《科创板日报》记者称，，已往，，大模子训练推理普遍使用FP32（32位浮点数），，随后逐步过渡到FP16（16位浮点数）混淆精度，，以镌汰存储和通讯开销，，FP8则进一步将数据宽度压缩至8位。。。

　　“FP8最直接的优势是算力效率翻倍，，另一个利益是降低降低训练和推理历程中网络带宽的通讯量。。。”陈志称，，好比原本传输一个FP32数值需4字节，，现在仅需FP8仅需要1字节，，虽然网络物理带宽自己未必扩大，，但单位时间内可传输信息是增添的，，同时也让存储要求降低。。。这意味着在相同功耗下，，AI芯片可训练更大的模子或缩短训练时间。。。

　　不过，，FP8也不是万能的。。。

　　在2025算力大会现场。。，另一名不肯签字的国产芯片厂商从业职员告诉《科创板日报》记者，，用类似FP8低精度训练推理虽然快，，但也容易因数值规模太小导致盘算蜕化。。。并且，，差别盘算对精度要求差别，，像矩阵乘法这类操尴尬刁难精度不敏感，，可以用较低的精度（如FP8）盘算；；；；；；而像累加或某些函数则需要较高精度。。。因此，，业内通常接纳“混淆精度训练”，，凭证盘算类型动态选择差别的精度，，兼顾效率与准确。。。

　　▍Deepseek能否推动新标准

　　DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale 的参数精度，，被视为国产AI芯片即将迈入新阶段的信号。。。受此刺激，，寒武纪等芯片类上市公司股价大幅上涨，，但工业界人士态度更为审慎。。。

　　在业内看来，，DeepSeek此举无疑给了海内算力厂商的时机，，FP8代表了算力优化的准确偏向，，大模子训练推理不但是堆砌硬件，，但它也并非“灵丹妙药”，，更需要关注的是现实落地效果。。。别的DeepSeek的这一行动，，后续是否会成为大模子训练与推理的新标准。。。

　　在陈志看来，，大模子对精度的容忍度越来越高，，从FP32到FP16，，再到FP8，，是整个行业逐步验证过的路径。。。DeepSeek这次验证了FP8在大规模模子上的可行性，，未来在FP8这一标准以致更高精度上去做研究或者做训练也是一个很主要的偏向。。。

　　虽然，，这一趋势也意味着，，国产算力生态 需要同步升级，，包括芯片、框架、算力平台到应用层的闭环适配

　　陈志体现，，精度标准一旦转变，，上下游厂商也需要联动优化。。。摩尔线程已提前结构FP8研究，，既是手艺储备，，也是为了在生态调解中占有自动。。。

　　他进一步说到，，大模子训练推理的焦点瓶颈不但是算力规模，，还包括能耗、稳固性和集群使用，，“海内万卡规模集群已有安排，，但还要向大智算集群演进，，解决效率与容错问题，，确保集群可靠性。。。简朴‘堆卡’并不可完全知足需求，，提高单卡效率与集群调理优化同样要害”。。。

责任编辑：杨赐