華為近日宣布正式開源UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數據管理技術，這項針對AI推理加速的解決方案旨在破解長序列推理效率低、成本高的行業難題。作為以KV Cache和記憶管理為核心的推理加速套件，UCM通過推理框架、算力、存儲三層協同優化，為全場景提供系列化推理加速方案。
技術發布三個月后，華為兌現開源承諾，在ModelEngine社區開放了UCM的基礎框架與工具鏈。開發者可通過GitCode和Github雙平臺獲取源代碼及技術文檔，其中GitCode地址為https://gitcode.com/ModelEngine/unified-cache-management，Github地址為https://github.com/ModelEngine-Group/unified-cache-management。該技術主要面向企業用戶，旨在實現AI推理的體驗優化與成本降低。
在Agentic AI時代，模型尺寸的指數級增長導致KV緩存容量突破HBM存儲極限。UCM通過算法實現記憶熱度分級，可在HBM、DRAM、SSD等存儲介質間自動調配數據，形成多級緩存體系。這種設計不僅提升系統整體效率，更顯著降低對高端存儲硬件的依賴，為資源受限場景提供可行路徑。
技術架構方面，UCM包含四大核心模塊：UCM稀疏化模塊作為統一基類，支持多種稀疏算法的無感插拔；稀疏化KV管理器實現算法策略與推理引擎的解耦；KV Cache存儲組件提供標準化存儲接口，支持前綴緩存與異構存儲對接；UCM連接器則確保數據在推理引擎與存儲組件間高效傳輸。架構圖中灰色模塊代表vLLM 0.9.2現有組件，綠色模塊為UCM新增功能，淺綠色部分預留未來擴展接口。
基于該架構，UCM具備四項關鍵能力：稀疏注意力機制通過動態篩選有效信息提升計算效率；前綴緩存技術減少重復計算；預填充卸載功能優化顯存占用；異構PD解耦方案簡化混合計算資源管理。這些特性共同構成應對長序列推理的技術矩陣，實測數據顯示首Token時延最高降低90%，系統吞吐量提升達22倍，上下文窗口擴展能力提升10倍。
開發團隊指出，當前主流方案通過將全量KV數據卸載至外部存儲來緩解GPU顯存壓力，但不同稀疏算法的適配性問題始終存在。UCM的創新之處在于構建公共框架，允許各類稀疏化算法以插件形式接入，這種設計既保持了技術開放性，又確保了系統穩定性。特別在處理超長序列時，其無需訓練的稀疏注意力檢索方法與前綴緩存機制形成協同效應，顯著提升推理性能。
隨著邊緣計算與終端AI的爆發式增長，推理任務對算力密度和內存帶寬的要求持續攀升。UCM的開源為行業提供了新的技術范式，其存算分離架構與異構資源管理方案，有望降低AI推理部署門檻，推動技術從實驗室走向商業化應用。特別是在資源受限的邊緣設備場景，該技術通過優化數據流轉路徑，為實時推理提供了性能與成本的平衡方案。
