UE8M0FP8 技术分析

1. 概述

UE8M0FP8 是 DeepSeek 在其最新发布的 DeepSeek-V3.1 大模型中提出的一种创新量化格式，专为下一代国产芯片设计优化。它结合了 FP8 低精度计算的高效性与动态精度调整的灵活性，旨在提升 AI 模型训练和推理的效率，降低算力成本。

来源: DeepSeek官微留言

2. 技术原理与特点

UE8M0FP8 是一种基于 FP8 的量化格式，其命名中各部分含义如下：

• U (Unsigned): 表示无符号位设计，针对激活值的非负特性进行优化
• E8: 8位指数位，提供较宽的数值范围
• M0: 0位显式尾数位，但实际实现中采用动态尾数分配策略
• FP8 Scale: 量化过程中用于缩放数值的因子，确保数值在 FP8 表示范围内

尽管命名中 M=0，但实际实现并非真正的0位尾数，而是采用动态尾数策略，通过隐式归一化或动态调整尾数精度实现灵活性。这种设计允许在有限的位宽下平衡数值范围和精度。

来源: DeepSeekV3.1 技术解析

3. 与其他量化格式对比

4. 应用场景

大模型训练与推理

UE8M0FP8 主要应用于大规模语言模型的训练和推理，特别是在 DeepSeek 的 MoE (混合专家) 架构中。通过与 BF16 混合精度策略结合，在矩阵计算和通信中采用 FP8，核心计算保留 BF16，实现效率与精度的平衡。

国产芯片优化

作为专为下一代国产芯片设计的量化格式，UE8M0FP8 预计将在昇腾、寒武纪等国产 AI 芯片上得到优化支持，推动国产芯片在分布式场景下的适配和性能提升。

边缘AI计算

UE8M0FP8 的高效计算特性使其适合边缘设备上的 AI 推理任务，帮助降低边缘设备的算力需求和能耗，扩展 AI 应用的边界。

来源: DeepSeek 算力优化实践

5. 发展前景

UE8M0FP8 代表了 AI 模型量化技术的新方向，其动态精度调整策略为平衡计算效率和模型精度提供了新思路。随着国产芯片的不断发展和优化，这种专为国产芯片设计的量化格式有望得到更广泛的应用。

DeepSeek 通过采用 FP8 等低精度格式，已经实现了显著的算力成本降低（据报道可达 5 倍）。未来，随着 UE8M0FP8 等技术的成熟和普及，AI 模型的训练和部署成本有望进一步降低，推动 AI 技术的民主化进程。

来源: DeepSeek 技术突破分析