8月12日下午，华为正式发布AI推理"黑科技"UCM（推理记忆数据管理器），助力解决AI推理效率与用 户体验的难题。 AI推理是AI产业在下一阶段的发展重心。AI产业已从"追求模型能力极限"转向"追求推理体验最优化"， 推理体验直接关联用户满意度、商业可行性等核心需求，成为衡量AI模型价值的黄金标尺。 KV Cache是一种用于优化计算效率、减少重复运算的关键技术，但是需要占用GPU（图形处理器）的 显存存储历史KV（键值）向量，生成的文本越长，缓存的数据量越大。 来源：中国基金报记者拍摄 来源：中国基金报记者拍摄 随着AI产业的发展迈入代理式人工智能时代，模型规模化扩张、长序列需求激增，以及推理任务并发 量增长，导致AI推理的KV Cache容量增长，超出了显存的承载能力。 目前，国外领先芯片厂商通过从硬件迭代到软件优化，再到生态绑定，构建起AI推理时代的"铁三角"， 短期内难以被代替。中国企业在单点硬件技术上有所突破，但国产软件及生态适配仍有较大差距。 随着信息技术应用创新产业的国产化改造提速，各行业逐步意识到需要加速构建国产推理生态。UCM 的核心价值在于提供更快的推理响应、更长的推理序列等。 以提供更 ...

华为AI推理技术UCM发布 - 华为正式发布AI推理"黑科技"UCM（推理记忆数据管理器），旨在解决AI推理效率与用户体验难题 [2] - UCM是一款以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，可分级管理推理过程中产生的KV Cache记忆数据 [7] - UCM通过动态KV逐层卸载、位置编码扩展等组合技术，实现10倍级推理上下文窗口扩展 [8] AI推理行业发展趋势 - AI产业已从"追求模型能力极限"转向"追求推理体验最优化"，推理体验成为衡量AI模型价值的关键指标 [4] - 随着AI应用向各类实际场景深度渗透，用户规模和请求量急剧攀升，模型分析和生成的Token数呈现指数级增长态势 [11] - 国外主流AI大模型的单用户输出速度已进入200 Tokens/s区间（时延5ms），而我国主流AI大模型的单用户输出速度普遍小于60 Tokens/s（时延50至100ms） [11] UCM技术优势 - UCM可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动，融合多种稀疏注意力算法实现存算深度协同 [11] - 在长序列场景下，UCM可使TPS（每秒处理token数）提升2至22倍，从而降低每个Token的推理成本 [11] - UCM支持用户输入超过17万Tokens的超长序列推理，避免超长序列模型推不动的问题 [15] 商业化应用进展 - 华为计划在9月开源UCM，将在魔擎社区首发，后续逐步贡献给业界主流推理引擎社区 [5] - 华为AI推理加速方案结合UCM与华为AI存储技术，与中国银联开展智慧金融AI推理加速应用试点 [12] - 三大落地业务场景分别是客户之声、营销策划、办公助手 [12]