在人工智能领域，推理性能的提升始终是技术进步的重要标志。刚刚，华为在此方面迈出了重大一步，正式开源了其独特的推理记忆数据管理技术——UCM（Unified Cache Manager），这项技术的推出被广泛认为是AI推理加速的关键进展。
UCM技术概述
华为于2025年8月12日首次发布了UCM技术，经过大量测试验证，该技术可以在AI推理过程中实现首Token时延最高降低90%，系统吞吐量最大提升22倍，并且能够实现10倍级的上下文窗口扩展。这意味着，UCM的开源将极大提升AI推理的效率，为开发者提供了更为强大的工具。
开源的背景与意义
时隔近三个月，华为终于将UCM技术开源，虽然比最初预期的时间略晚。UCM目前在ModelEngine社区中已开放了基础框架和工具链，开发者可以通过社区获取UCM的源代码和技术文档。这一开源举措不仅是为了吸引更多开发者参与，也为企业用户提供了全新的AI推理解决方案。
UCM技术的核心在于其以KVCache和记忆管理为中心的推理加速套件，能够提供全场景系列化推理加速方案。通过推理框架、算力、存储三层协同，UCM有效优化了Tokens在各业务环节中的流转效率，从而破解了长序列推理效率低、成本高的难题。值得注意的是，UCM主要服务对象为企业用户，旨在满足市场对高效AI推理的需求。
UCM的技术架构
UCM的架构设计融合了多种缓存加速算法工具，能够分级管理在推理过程中产生的KVCache记忆数据。具体来说，UCM的架构包含多个关键功能模块，包括：
UCM稀疏化模块（UcmSparsebase）：这一模块兼容多种稀疏算法，负责稀疏KVCacheBlock的卸载、加载与计算，确保在不影响整体推理流程的前提下灵活适配不同稀疏算法。
稀疏化KV管理器（SparseKVManager）：作为算法级定制的KVCacheBlock分配总控器，该管理器能够将不同稀疏算法策略与推理引擎解耦，以满足不同推理场景的需求。
KVCache存储组件（UcmKVStorebase）：此组件提供与外部存储的通用接口，支持稀疏算法与存储后端的解耦，能够无缝对接任意存储系统。
UCM连接器（UCConnector）：桥接KVCache存储组件与推理引擎，确保数据在不同组件间的高效传输。
基于上述架构，UCM目前具备四个关键能力：稀疏注意力、前缀缓存、预填充卸载和异构PD解耦。这些能力使得UCM在处理复杂推理任务时，能够显著提升性能。
UCM的核心原理
UCM的核心原理在于持久化LLM的KVCache，并通过多种检索机制替代冗余计算。这一过程不仅减小了GPU显存的使用，还能在解码时增加最大生成序列长度和批大小。当前模型尺寸的不断增长，导致KV缓存也变得越来越大且越来越稀疏，尤其是在长序列请求中表现尤为明显。
为了应对这一挑战，UCM通过将全量的KV数据卸载到外部存储中，在GPU显存中仅保留部分或被压缩的KV数据，从而减少GPU的运算量。这一策略不仅有效提高了推理效率，也为企业用户提供了更灵活的解决方案。
UCM的行业影响
在AgenticAI时代，AI推理任务日益复杂，对算力、内存访问效率等方面提出了更高的要求。UCM的开源不仅可以缓解AI推理复杂任务所带来的资源瓶颈和性能挑战，还为行业提供了新的技术路径，促进商用AI推理方案的落地。
随着边缘和端侧AI的快速发展，AI推理需求的增长势不可挡。UCM的推出，将为开发者提供更为强大的工具，推动AI技术的进一步应用与发展。
结论
总的来说，华为UCM的开源是AI推理领域的一次重大突破。通过优化推理性能、降低时延和提升吞吐量，UCM将为企业用户带来更高效的AI推理体验。未来，我们期待UCM能够在更多应用场景中发挥其巨大的潜力，推动AI技术的不断进步。返回搜狐，查看更多