华为开源UCM：突破AI长序列推理性能瓶颈
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2025年11月5日，华为宣布将其在AI推理加速领域的核心技术——统一缓存管理器（UCM，Unified Cache Manager）正式开源。这项技术聚焦KV Cache的多级缓存与推理记忆数据管理，通过推理框架、算力资源与存储系统的三层协同机制，致力于解决长序列推理过程中效率偏低、成本过高的行业难题，为企业级AI推理应用提供更高性能、更具成本效益的解决方案。
UCM整合了多种缓存加速算法与工具，能够对推理过程中生成的KV Cache记忆数据进行分级管理。其整体架构由多个协同运作的核心模块构成：
UcmSparseBase作为稀疏化模块，提供了支持多种稀疏算法的统一基类，负责稀疏KV Cache块的卸载、加载与计算过程，实现"零感知"的插拔式稀疏化能力。在不干扰原有推理流程的前提下，系统可灵活适配不同稀疏算法，进一步提升推理效率。
SparseKVManager作为稀疏化KV管理器，是面向算法层级定制的KV Cache分配控制器。各稀疏算法以多态子类的形式将自身分配逻辑注入框架，实现算法策略与推理引擎的解耦，从而满足多样化推理场景的个性化需求。
UcmKVStoreBase作为KV Cache存储组件，提供与外部存储系统通信的通用接口。该组件实现了稀疏算法与存储后端的分离，可无缝对接各类存储系统，同时支持前缀缓存功能，为数据存储方案提供了更高的灵活性。
UC Connector即UCM连接器，负责在KV Cache存储组件与推理引擎之间建立高效数据通道，确保数据在各模块间稳定、快速地传输，并支撑高可靠性的前缀缓存能力。
依托上述模块，UCM目前已具备四项核心能力：稀疏注意力机制、前缀缓存、预填充阶段卸载以及异构PD解耦。实测数据显示，该技术可使首个Token的响应延迟最高降低90%，系统吞吐量最大提升22倍，上下文窗口支持扩展达10倍以上，显著优化了AI模型的推理性能表现。
目前，UCM的基础框架与配套工具链已面向开发者社区开放。相关人员可通过开源平台获取完整的源代码及技术文档，参与项目共建与技术演进。
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