一、事件催化

深度求索（DeepSeek）于8月21日正式推出了其最新版本 DeepSeek-V3.1。据该公司介绍，该版本采用了UE8M0 FP8 Scale参数精度。在相关社交平台评论区，官方账号特别指出，UE8M0 FP8是为即将发布的下一代国产芯片量身打造的技术方案。

随着模型参数规模的指数级增长（从亿级到万亿级），对算力的需求也呈爆炸式增长。2020年，算力需求训练需求最高是在1023flops。到2025年，训练算力需求最高的是xAI的Grok3，算力需求差不多到了1026flops。从1023到1026，算力需求增长了1000倍。

为了解决算力需求，企业开始采用更低精度的数据类型进行训练。精度降低一半，算力翻倍，同时显存占用、显存带宽及传输带宽消耗均减半。因此，降低精度可在一定程度上提升算力或降低模型训练的算力需求。目前，精度格式正沿着FP32→TF32→FP16/BF16→FP8的路径发展。此前业界对FP8的应用尚处探索阶段，而DeepSeek已将其成功应用于模型训练，预计未来会有更多模型采用FP8精度。