技术发布 - 华为发布AI推理创新技术UCM 专门优化大模型推理过程的缓存管理技术 旨在提升推理速度 效率和成本效益 [1] - UCM是以KV Cache为中心的推理加速套件 融合多类型缓存加速算法工具 分级管理推理过程中产生的KV Cache记忆数据 扩大推理上下文窗口 [1] - 技术通过推理框架 算力 存储三层协同 实现高吞吐 低时延的推理体验 降低每Token推理成本 [1][5] 技术原理 - KV Cache是一种优化Transformer模型推理速度的技术 通过缓存历史token的Key和Value矩阵 避免重复计算 提升推理速度并降低计算成本 [3] - KV Cache采用用内存换计算的工程优化手段 作为模型推理过程中的记忆本临时保存计算中间结果 [3] - UCM包含三大组件：推理引擎插件Connector 支持多级KV Cache管理及加速算法的功能库Accelerator 高性能KV Cache存取适配器Adapter [5] 性能提升 - 依托UCM层级化自适应的全局前缀缓存技术 系统可直接调用KV缓存数据 使首Token时延最大降低90% [5] - 在中国银联客户之声业务场景试点中 大模型推理速度提升125倍 仅需10秒即可精准识别客户高频问题 [5] - 国外主流模型单用户输出速度达200 Tokens/s（时延5ms） 而国内普遍小于60 Tokens/s（时延50-100ms） [4] 行业应用 - 华为联手中国银联在金融典型场景开展UCM技术试点应用 联合发布智慧金融AI推理加速方案 [1] - 金融行业因数字化属性强且对速度 效率 安全要求高 成为验证技术的标杆场景 [5] - 中国银联将依托国家人工智能应用中试基地 联合华为等生态伙伴共建AI+金融示范应用 推动技术成果规模化应用 [6] 技术优势 - UCM将专业存储能力引入分级缓存管理 在软硬件协同与卸载方面做了大量工作 包括直通加速 KV检索索引与底层文件系统元数据融合 [8] - UCM具备KV Cache生命周期管理的完整机制 包括预热 分级 淘汰等功能 [8] - 相比业界仅停留在Prefix Cache层面 UCM将稀疏全流程算法 后缀检索算法等投入商用 提供更丰富可靠的算法库 [8] 生态建设 - UCM通过开放统一的南北向接口 可适配多类型推理引擎框架 算力及存储系统 [9] - 计划于今年9月正式开源 后续逐步贡献给业界主流推理引擎社区 [9] - 华为在AI布局上持续进行产业链各环节升级 实现从单点算力模组转向系统性优化的趋势 [9]