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Atlas 950到960：华为算力革命有多少惊喜？

当AI大模型训练还在为算力不足、周期过长发愁时，华为用两款超节点产品撕开了算力瓶颈的口子。2025年9月18日全联接大会上，Atlas 950与Atlas 960的发布不只是硬件上新，更靠灵衢互联协议实现了“万卡超节点，一台计算机”的突破，把传统AI算力集群的

如今，大模型的算力饥渴与“内存墙”困境日益尖锐。模型参数规模指数级增长从千亿到了万亿，大模型的“膨胀速度”堪称“失控”：从BERT的3.4亿参数到GPT-3的1750亿，再到如今超万亿参数的模型，每两年参数规模增长约240倍。但GPU显存的增长却像“蜗牛爬”—

第25家，华丰科技，公司是绵阳市国资委旗下，华为的高速背板连接器两大国内供应商之一，公司的连接器产品广泛适用于数据中心用高端服务器、交换机、超级计算机等领域。（逻辑是凭华为的实力，大概率能迅速跟上FP8技术）

FP8，其全称为 8-bit floating point（8 位浮点数），是一种超低精度的数据表示格式，相较于 FP32（单精度）或 FP16（半精度）等传统浮点格式，FP8 可以在尽量保持数值稳定性和模型精度的前提下，进一步降低存储和计算开销（参见机器之心

FP8，其全称为 8-bit floating point（8 位浮点数），是一种超低精度的数据表示格式，相较于 FP32（单精度）或 FP16（半精度）等传统浮点格式，FP8 可以在尽量保持数值稳定性和模型精度的前提下，进一步降低存储和计算开销。

DeepSeek 这次的重点不在模型 V3.1，而是在DeepSeek在其官宣发布DeepSeek-V3.1的文章中提到，DeepSeek-V3.1使用了UE8MO 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

8月26日，芯片指数（884160.WI）探底回升，午盘涨0.02%，近一个月涨19.5%；AI算力指数（8841678.WI）热度延续，午盘涨1.45%，近一个月涨22.47%。

UE8M0 FP8 是一种用于深度学习训练和推理的浮点数格式，由 DeepSeek 在其 V3.1 模型中使用，旨在提升国产 AI 芯片的计算效率、降低功耗和成本，并推动国产 AI 生态发展。下面我用一个表格帮你梳理一下核心的概念股及其关联领域：

近日，新模型DeepSeek-V3.1对国产芯片的深度适配，不仅使得国产算力在市场影响力大大提升，国产芯片产业链也得到了广泛关注。

最近 AI 圈的 “DeepSeek V3.1” 带着 FP8 技术刷屏了，这技术能让 AI 算力更高效、芯片适配更丝滑。更关键的是，国内一大批公司都扎进了这条产业链，从芯片到服务器，从软件到通信，几乎覆盖 AI 核心环节。今天咱们用最白话的方式，把这些 “玩

半导体ETF，同样也是在半天的时间里大涨5.89%。（不知道作为放出消息的DeepSeek背后公司幻方量化，有没有趁机炒一波）

事件：DeepSeek-V3.1正式上线，其凭借6850亿参数、128K上下文窗口及混合专家架构（MoE），在编程基准测试（中超越Claude 4 Opus，同时单任务成本低至1.01美元，仅为闭源模型的1/68。

随着深度学习模型（尤其是大规模生成模型）参数规模的扩张，对更高效的计算与存储方案的需求愈发强烈。降低数据类型位宽（精度）是一条行之有效的途径，但如何在降低位宽的同时保持准确度是一大挑战。

芯片张量 fp8 mx bf16 2025-08-24 10:11 7

近日，摩尔线程正式发布Torch-MUSA v2.0.0版本，这是其面向PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库的重要升级。新版本基于MUSA Compute Capability 3.1计算架构，支持原生FP8数据类型，支持PyTorch 2.5.0，并通