GPU精度的秘密：为什么不是精度越高越好？
提到 GPU 算力，很多人的第一反应是：精度越高越好，越高端。比如科学计算里常见的 双精度（FP64），好像比 单精度（FP32） 强很多。
但在人工智能大模型的世界里，情况恰恰相反：精度越低，反而可能越香。
为什么会这样？
牛财君带你拆解 GPU 精度的秘密。
一、什么是GPU精度？
GPU 在进行计算时，需要用数字表示权重、输入和中间结果。常见的表示方法是 浮点数（Floating Point）。
FP64：64位浮点（双精度），常用于科学计算。
FP32：32位浮点（单精度），传统深度学习的主力。
FP16 / BF16：16位浮点（半精度），逐渐成为大模型训练的标配。
FP8 / UE8M0：8位浮点（超低精度），是新的方向。
二、高精度的优点和缺点：
在很多领域，需要高精度。
高精度计算的优点：
计算稳定，误差很小。
适合需要高精度的科学计算（如天气模拟、量子化学）。
在训练 AI 模型的初期，能保证收敛稳定。
缺点：
显存占用巨大。同样一层神经网络，FP32 占用空间可能是 FP16 的两倍。
计算耗时长，能耗高。
用 FP32 或 FP64 来训练百亿、千亿级的大模型，成本会是天文数字。
三、低精度的优缺点：
人们发现：不需要每一步都那么精确，结果仍然可用。低精度计算诞生了。
低精度计算的优点：
速度快：计算逻辑简单，吞吐量高。
显存省：同样的存储空间，能放下更多参数。
能耗低：能效比大幅提升。
缺点：
数值不稳定，容易“溢出”或“下溢”。
精度不足，可能导致训练发散。
必须依赖额外的技术（比如混合精度训练、scale 缩放）来稳定结果。
这就是为什么英伟达、谷歌、DeepSeek 都在探索 FP16 / FP8 的各种方案。
四、为什么AI越来越依赖低精度？
原因很简单：模型太大了。
GPT、DeepSeek 这类大模型，参数量动辄千亿级。如果用高精度（FP32/FP64）存储和计算，可能算不动、装不下。
于是业界逐渐形成了共识：
训练初期：用较高的精度，比如 FP16/BF16，确保收敛。
训练后期 & 推理：用更低的精度（FP8、甚至FP4）来省资源。
通过算法补偿，比如 scale 因子（UE8M0），低精度依旧能保持稳定效果。
五、中国GPU的短板与机会：
中国 GPU 在 高精度（FP32/FP64） 上落后于英伟达。这也是为什么在科学计算和超级计算机领域，国产 GPU 还没替代进口。
但在 低精度（FP16/FP8） 上，中国 GPU有机会“弯道超车”：
带宽和算力的不足，可以通过更紧凑的低精度来弥补。
DeepSeek 的 UE8M0 技术，通过存储缩放因子，帮助国产 GPU 稳定跑大模型。
未来国产 GPU 可以利用 FP8/UE8M0，让大模型在国产芯片上跑通。
换句话说：在 AI 训练和推理领域，低精度可能成为中国 GPU 的突破口。
随着 AI 进入低精度时代，算力自主将不再是单纯的硬件较量，而是“算法 + 硬件”共同演绎的结果。