華為今日正式宣布，其自主研發的AI推理加速核心技術——UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數據管理框架已全面開源。這項技術聚焦于KV Cache多級緩存與推理記憶的智能化管理，通過構建推理框架、算力資源、存儲系統的三層協同機制，有效解決了長序列推理場景中效率低下與成本高昂的行業痛點。
UCM架構的核心創新在于其模塊化設計。其中，UCM稀疏化模塊作為基礎組件，提供了兼容多種稀疏算法的統一接口。該模塊通過"零感知"插拔式設計，可在不干擾主推理流程的前提下，動態適配不同稀疏算法策略，實現計算資源的彈性優化。配合稀疏化KV管理器構建的算法級分配總控系統，各稀疏算法能以多態子類形式注入自定義分配邏輯，使不同推理場景獲得精準的緩存資源調度。
在存儲層，KV Cache存儲組件構建了靈活的存儲對接機制。其通用接口設計支持與任意存儲后端無縫連接，同時集成前綴緩存功能，為數據存儲提供了從內存到持久化存儲的多級選擇方案。通過UCM連接器實現的橋接功能，確保了存儲組件與推理引擎間的高效數據傳輸，特別強化了前綴緩存的可靠性保障。
技術驗證顯示，UCM架構已展現出顯著性能優勢。實驗數據顯示，該框架可使首Token生成時延降低達90%，系統吞吐量提升最高22倍，并支持10倍級的上下文窗口擴展。這些突破主要得益于四大核心能力：稀疏注意力機制優化、智能前綴緩存策略、預填充任務卸載技術，以及異構PD解耦架構。
目前，UCM的基礎框架與配套工具鏈已在ModelEngine開發者社區全面開放。開發人員可通過社區平臺獲取完整的源代碼、技術文檔及開發指南，這為AI推理加速領域的創新研究提供了重要的基礎設施支持。該開源項目的推出，標志著華為在推動AI技術普惠化方面邁出了重要一步。
