DeepSeek一句话让国产芯片集体暴涨!UE8M0 FP8到底是个啥
事实上,官方在正文部分提到UE8M0 FP8的只有一句话: 需要注意的是,DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度。 而且位置相当“隐蔽”,藏在了一大段洋洋洒洒的功能更新介绍之后。 要不是官方特意在评论区补了一句,估计大家还没啥感觉。 所以你说它这个动作吧,不知道算无意还是刻意为之,总之是相当微妙了(手动狗头)。
DeepSeek V3.1 发布,更令人好奇的是UE8M0 FP8
那 FP8 就 FP8 ，DeepSeek说的“UE8M0 FP8”是什么？为什么还要适配国产芯片？首先，FP8 本身并不是一个彻底中立的国际标准。表面上，NVIDIA 曾经和 Intel、Arm 一起推动过 FP8 的规范化，推出了 E4M3 和 E5M2 两种格式，分别侧重精度和数值范围，看起来像是一次开放的行业标准化行动。但在真正落地时，NVIDIA...
DeepSeek-V3,part 2: fp8训练 - 知乎
fp8简介fp8是一种数据格式,在H100,H800里面有原生支持。但是A100不支持。参考下面的图,H800fp8达到了3958的理论TFLOPS!而A100 fp16只有624TFLOPS,H800 fp16是1979 TFLOPS ref: https://www.cnblogs.com/ting…
DeepSeek开源第三弹!极致榨干GPU,FP8训推秘籍公开
DeepGEMM是一个专为干净、高效的FP8通用矩阵乘法（GEMM）而设计的库，具有细粒度扩展功能，如DeepSeek-V3中所述。它支持普通和混合专家（MoE）分组GEMM。该库用CUDA编写，在安装过程中无需编译，而是使用轻量级即时（JIT）模块在运行时编译所有kernel。根据DeepSeek晒出的数据，普通GEMM（密集模型）中矩阵运算可提速...
[论文品鉴] DeepSeek V3 最新论文 之 FP8混合精度训练
下图是 DeepSeek 论文中FP8混合精度部分的原图: 说实话,图是好图,可以是很难看明白啊(当然也是自己的原因…) 首先最重要的:大部分计算,尤其是GEMM也就是矩阵乘,都用的是FP8(利用Hopper架构计算能力),其他需要保持精度的地方用的还是FP32/FP16。 然后看这部分: ...
DeepSeekV3.1 提到的 UE8M0 FP8 Scale 是什么?有什么妙用? - 知乎
信息量极大，DeepSeek官方说：“UE8M0 FP8针对即将发布的下一代国产芯片设计。”那么问题来了，这个国产...
DeepSeek开源第三弹!极致榨干GPU,FP8训推秘籍公开_什么值得买
DeepSeek开源了DeepGEMM,这是一个FP8通用矩阵乘法(GEMM)库,专为V3/R1训练和推理设计,支持密集和MoE GEMM。该库使用CUDA编写,无需编译,采用轻量级即时(JIT)模块在运行时编译所有kernel。DeepGEMM在普通GEMM中可提速2.7倍,在分组GEMM中提速1.1倍~1.2倍。它仅支持英伟达Hopper Tensor Core,采用CUDA核心两级累积技术...
DeepSeek 透露下一代国产芯片即将发布_凤凰网
IT之家 8 月 21 日消息,深度求索官方今日正式对外发布 DeepSeek-V3.1,官方提到 DeepSeek-V3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度。 在DeepSeek 官方公众号文章页面,DeepSeek 进一步解释称,UE8M0 FP8 是针对即将发布的下一代国产芯片设计。 IT之家注:FP 英文全称为 Floating Point,是 IEEE 定义的标准浮点数...
DeepSeek底层揭秘——FP8混合精度训练-CSDN博客
FP8混合精度训练是一种深度学习训练优化技术,利用8位浮点数(FP8)表示部分模型参数和计算结果,同时结合更高精度(如FP16或FP32)进行关键计算,从而在保证模型精度的前提下显著降低计算成本和内存占用。 FP8(8-bit Floating Point)是一种新兴的数值表示格式,具有更低的存储需求和计算复杂度。相比传统的 FP32(32位浮点...
DeepSeek官微留言:UE8M0FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计
每经AI快讯，8月21日，DeepSeek在其官宣“正式发布DeepSeek-V3.1”的文章里面提到，DeepSeek-V3.1使用了UE8M0FP8Scale的参数精度。另外，V3.1对分词器及chat template进行了较大调整，与DeepSeek-V3存在明显差异。DeepSeek官微在置顶留言里说，UE8M0FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。每日经济新闻 【来源...
DeepSeek开源周第三日甩出'FP8核弹'!开发者:闭源时代终结者来了!
开源DeepGEMM将推动FP8成为AI计算新标准,加速框架与模型适配低精度计算,催生云端-边缘端协同、实时多模态交互等新场景。 2. 从业者生存法则:用得好是红利,用不好即危机 陈冉坦言,DeepSeek的开源可能冲击AI基础设施层从业者,“技术栈近乎透明,仅剩数据壁垒”,但若能结合开源代码开发差异化工具,仍可抢占
【DeepSeek官微留言:UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片...
【DeepSeek官微留言:UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计】金十数据8月21日讯,DeepSeek在其官宣“正式发布DeepSeek-V3.1”的文章里面提到,DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度。另外,V3.1对分词器及chat template进行了较大调整,与 DeepSeek-V3 存
DeepSeek透露UE8M0 FP8针对即将发布的下一代国产芯片设计
深度求索官方今日正式对外发布 DeepSeek-V3.1,官方提到 DeepSeek-V3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度。 在DeepSeek 官方公众号文章页面,DeepSeek 进一步解释称,UE8M0 FP8 是针对即将发布的下一代国产芯片设计。FP 英文全称为 Floating Point,是 IEEE 定义的标准浮点数类型。UE8M0 FP8 在 AI 模型领域代表一...
DeepSeek:UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计
8月21日，DeepSeek在其官宣发布DeepSeek-V3.1的文章中提到，DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度。另外，V3.1对分词器及chat template进行了较大调整，与DeepSeek-V3存在明显差异。DeepSeek官微在置顶留言里表示，UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。
FP8相关概念股 DeepSeek在其官宣发布DeepSeek-V3.1的文章中提到,Deep...
DeepSeek在其官宣发布DeepSeek-V3.1的文章中提到,DeepSeek-V3.1使用了UE8MO FP8Scale的参数精度。另外,V3.1对分词器及chattemplate进行了较大调整与DeepSeek-V3存在明显差异。DeepSeek官微在置顶留言里表示UE8MO FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计以下是梳理FP8概念相
关于DeepSeek,你需要知道的8件事
在参数通信的部分过程,DeepSeek也做到了FP8精度的传输。通过这一过程,DeepSeek实现了加速训练和减少GPU内存使用,并「首次在超大规模模型上验证了FP8混合精度训练框架的有效性」。 DeepSeekMoE + DeepSeekMLA架构早在DeepSeek开发V2模型时期就已开拓,V2模型验证了这一组合可以在保持性能的前提下兼顾高效训练与推理,V3...
DeepSeekV3.1 提到的 UE8M0 FP8 Scale 是什么?有什么妙用? - 知乎
尤其值得关注的是，官方在留言互动区称，DeepSeek-V3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度。而UE...
DeepSeekV3.1 提到的 UE8M0 FP8 Scale 是什么?有什么妙用? - 知乎
https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.htmldocs....
DeepSeek-V3 FP8量化浅析_deepseek fp8-CSDN博客
DeepSeek-V3 横空出世,训练和推理成本极低,一个重要的原因就是采用了 FP8 进行训练和推理,今天结合最近的实践来分析一下其中的原理: Group/Block wise 量化 分块量化(Block-wise Quantization),也称为分组量化(Per-group Quantization),是一种细粒度量化方法。