华为开源UCM技术：AI推理性能提升22倍，系统吞吐猛增

11月5日，华为正式发布通告，宣布将公司针对AI推理加速的关键技术——统一缓存管理UCM进行开源。

免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新！ 👉 点此立即查看 👈

UCM以KV缓存多级架构与推理记忆管理为核心，通过推理框架、算力资源及存储系统的三层协同，有效破解了长序列场景下推理效率低、成本高的行业难题，为企业用户带来更优质的AI推理体验。

UCM融合了多种缓存加速算法工具，能够对推理过程中产生的KV缓存数据进行分级管理。其架构包含多个协同工作的核心模块，具体包括：

UCM稀疏化模块：作为兼容多种稀疏算法的统一基类，该模块负责稀疏KV缓存块的卸载、加载与动态计算，实现了“零感知”的插拔式稀疏化处理。在不影响整体推理流程的前提下，系统可灵活适配不同稀疏策略以提升推理效率。

稀疏KV管理器：面向算法级定制的KV缓存块分配控制器，各稀疏算法以多态子类形式嵌入架构，实现不同稀疏策略与推理引擎的解耦，充分满足差异化推理场景需求。

KV缓存存储组件：提供与外部存储系统通信的通用接口。该组件支持稀疏算法与存储后端的解耦，可无缝对接各类存储系统，同时支持前缀缓存机制，为数据存储提供灵活多样的选择方案。

UCM连接器：作为衔接KV缓存存储组件与推理引擎的桥梁，确保数据在不同组件间高效传输，实现了高可靠的前缀缓存能力。

基于这一创新架构，UCM目前具备四大核心能力：稀疏注意力机制、前缀缓存优化、预填充卸载策略及异构PD解耦技术，实现首Token时延最高降低90%，系统吞吐量最大提升达22倍，同时支持10倍级上下文窗口扩展，显著提升了AI推理性能表现。

UCM已在ModelEngine社区开放基础框架与工具链，开发者可通过社区获取完整源代码与技术文档。开源地址如下：

GitCode：https://gitcode.com/ModelEngine/unified-cache-management

Github：https://github.com/ModelEngine-Group/unified-cache-management