国产GPU突破性进展！摩尔线程、砺算齐推FP8，英伟达H20停产背后有何玄机？

国产GPU迎重大突破，FP8技术引爆算力革命

　　 8月25日消息，DeepSeek发布v3.1版本后，官方透露下一代国产芯片设计UE8M0FP8即将面世。该芯片采用指数位8位、尾数位0位的FP8子格式，专为矩阵乘法等AI核心运算进行优化设计，旨在提升计算效率与能效比。 从技术角度来看，FP8作为一种低精度浮点格式，在保证一定计算精度的同时大幅降低数据存储和传输成本，非常适合用于大规模AI模型的训练与推理。此次国产芯片对FP8的深度适配，不仅体现了国内在AI硬件领域的持续突破，也反映出在关键核心技术上自主可控的迫切需求。随着AI应用的不断扩展，这类针对特定计算场景优化的芯片将发挥越来越重要的作用。

　　 凭借这条消息，国产算力领域迅速引发关注，随后摩尔线程、砺算科技等国内优秀的GPU厂商也第一时间作出回应。

　　 DeepSeek-V3.1采用UE8M0FP8Scale的参数精度，被看作是国内AI芯片迈向新阶段的重要信号。毕竟，单纯地“堆卡”已无法完全满足实际需求，提升单张卡片的效率以及优化集群调度同样至关重要。

　　 DeepSeek对下代国产芯片的预告，也让国产算力生态有了新的前景，包括芯片、框架、算力平台到应用层的闭环适配。

　　 在当前行业发展的大背景下，摩尔线程已确认，其产品目前已原生支持FP8，并能够支持DeepSeek的相关功能。这一进展表明，国内企业在高性能计算和AI芯片领域正持续发力，逐步缩小与国际领先水平的差距。随着技术的不断突破，更多应用场景将被打开，也为国产算力生态的建设提供了有力支撑。

　　 摩尔线程表示，其产品支持从FP64到INT8的完整精度谱系，是国内少数具备FP8大模型训练能力的厂商之一。通过采用FP8混合精度技术，显著提升了训练与推理的一体化能力，在主流前沿大模型训练中实现了20%至30%的性能提升。 在当前人工智能技术快速发展的背景下，算力和精度的平衡成为关键。摩尔线程在精度谱系上的全面布局，不仅体现了其在高性能计算领域的技术实力，也为大模型训练提供了更灵活、高效的解决方案。FP8的引入，尤其在降低训练成本的同时提升性能，具有重要的现实意义。这一技术突破或将推动国内AI生态的进一步完善与创新。

　　 此外，东芯股份在互动平台上表示，砺算科技专注于开发多层次（可扩展）图形渲染GPU芯片，其产品能够支持端侧、云端和边缘端的主流图形渲染及AI加速功能。

　　 其7G100系列GPU芯片支持单精度浮点运算、半精度浮点运算以及8位整数运算等多种计算任务。不同精度的计算方式在性能、资源占用和效率方面存在差异，因此适用于不同的应用场景。

　　 随着国产算力芯片技术的不断突破，加上生态系统的协同支持，这也成为国内厂商摆脱依赖英伟达H20的关键力量。