近期，深度求索公司震撼发布了其最新版本的DeepSeek-V3.1，其中一项尤为引人注目的更新便是对UE8M0 FP8格式的支持。这一举措不仅标志着DeepSeek在技术研发上的重大突破，也预示着国产芯片设计即将迈入一个全新的时代。
在DeepSeek官方发布的公告中，明确指出UE8M0 FP8是专为即将面世的下一代国产芯片量身定制的数据格式。这一格式旨在通过更高的灵活性和效率，支持复杂模型的推理过程，从而显著提升芯片的解码效率与运算能力。
东莞证券对此进行了深入分析，指出UE8M0 FP8格式的采用将为国产芯片适配更大规模的AI模型提供可行的技术路径，进而加速国产AI算力生态的构建与完善。这一变化无疑将对整个AI产业产生深远的影响。
那么，UE8M0 FP8究竟是何方神圣？它又将如何改变行业格局呢？据清华大学计算机系人工智能所博士、人工智能领域专家梁斌介绍，DeepSeek此次强调的UE8M0 FP8与英伟达的FP8格式存在显著差异，属于两套不同的标准。
梁斌进一步解释说，随着AI模型的不断发展和复杂化，显存资源显得愈发紧张。因此，需要通过量化技术来压缩模型参数的表达。FP32格式使用32位来表达一个参数，而FP8格式则仅用8位。在可接受的精度损失范围内，使用更低的位数表达参数可以显著提升显存的利用率。
他进一步指出，英伟达的FP8方案（如E4M3/E5M2）与DeepSeek的UE8M0方案在小数表达上存在明显区别。前者保留了3-2位的小数表达，从而保证了较高的精度；而后者则完全舍去了小数部分，以换取更低的功耗、更快的运算速度和更宽松的芯片要求。
梁斌强调，DeepSeek此次支持UE8M0 FP8格式，无疑是在向英伟达发起挑战，同时也为国产芯片厂商指明了方向。未来，AI推理模型将面临两种选择：要么遵循DeepSeek的体系，要么坚守英伟达的阵营。而国内芯片公司显然更倾向于前者，纷纷向UE8M0 FP8标准靠拢。
“华为等国内巨头为了适配这一标准，正全力以赴。一旦成功，将载入史册。DeepSeek此举无疑展现了巨大的勇气和决心，将国产大模型的发展推向了一个前所未有的高度。”梁斌感慨道。
