華為近日宣布，其自主研發的UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數據管理技術正式面向全球開發者開源。這項針對AI推理場景優化的關鍵技術，旨在解決長序列推理任務中的內存瓶頸與效率難題，為行業提供低成本的加速解決方案。

據技術文檔披露，UCM通過構建統一的緩存管理框架，實現了KV Cache（鍵值緩存）在異構存儲介質間的智能調度。系統可根據數據訪問頻率，自動將高頻使用的記憶數據保留在HBM（高帶寬內存）中，而將低頻數據分級存儲至DRAM或SSD。這種動態分級機制顯著降低了對高端顯存的依賴，同時維持了推理性能的穩定性。

核心架構包含四大創新模塊：稀疏化基類支持多種壓縮算法的無縫切換，KV管理器實現算法策略與引擎的解耦，存儲組件提供標準化接口兼容各類后端系統，連接器則確保數據在不同層級間的高效傳輸。這種模塊化設計允許開發者根據具體場景靈活組合功能，例如在處理超長文本時啟用稀疏注意力機制，或在批量推理場景中激活前綴緩存優化。

實測數據顯示，該技術可使首Token生成延遲降低最高90%，系統吞吐量提升達22倍，并支持10倍以上的上下文窗口擴展。這些性能突破主要得益于三項關鍵能力：通過稀疏化技術減少無效計算，利用前綴緩存避免重復處理，以及采用存算分離架構簡化異構資源管理。特別在處理萬字級長文本時，UCM的分級緩存策略可使顯存占用減少60%以上。

開源版本已在ModelEngine社區發布，包含基礎框架、工具鏈及完整文檔。開發者可通過GitCode或GitHub獲取源代碼，其中GitCode提供適配國內生態的鏡像服務。技術團隊特別強調，該方案專為企業級應用設計，已通過金融、醫療等領域復雜推理場景的驗證，能夠有效控制TCO（總擁有成本）。

行業分析指出，隨著大模型參數規模突破萬億級，傳統推理架構面臨顯存容量與帶寬的雙重挑戰。UCM的開源正當其時，其通過軟件優化彌補硬件限制的思路，為AI推理規模化落地提供了新范式。某頭部云計算廠商技術負責人表示，該技術的異構存儲支持特性，特別適合邊緣計算與混合部署場景。

目前，開源社區已收到來自全球三十余個國家的開發請求，首批應用案例涵蓋智能客服、代碼生成、法律文書分析等領域。技術團隊透露，后續將重點優化多模態大模型的緩存策略，并加強與主流推理框架的生態兼容。