當前，人工智能技術正邁向關鍵突破期，AI推理能力作為模型實用價值落地的核心環節，其執行效率與成本效益已成為行業衡量模型價值的重要標尺。
然而，在AI推理的實際應用中，算力資源消耗巨大、響應速度不足以及運行成本高昂等問題，正制約著技術的規模化應用與商業潛力釋放。為應對上述挑戰，華為正式發布其AI推理領域的關鍵技術創新——統一緩存管理器（UCM）。該技術聚焦于提升推理效能與性價比，致力于推動AI應用生態形成可持續的商業閉環。
值得關注的是，業內分析指出，UCM技術的應用有望顯著緩解當前因高帶寬內存（HBM）供應緊張導致的計算任務中斷及響應延遲問題，優化AI應用的流暢度，進而降低產業對HBM的強依賴性。
UCM技術的核心突破在于以KVCache高效管理為基石，創新融合多級緩存加速機制，對推理過程中的關鍵記憶數據實施智能分級存儲與調度。通過顯著擴展有效上下文處理窗口，同步實現高吞吐、低延遲的推理體驗與單位Token處理成本的大幅下降。其智能分級緩存能力，可依據數據訪問熱力動態優化HBM、DRAM、SSD等存儲資源的使用效率。集成先進的選擇性注意力機制，強化存儲與計算單元協同，長序列處理場景下每秒Token吞吐量（TPS）提升最高可達22倍。基于全局前綴緩存復用技術，系統可有效規避冗余計算，首次輸出延遲最大降幅達90%。創新性地將超長序列緩存分層卸載至專用外部存儲，突破模型與硬件資源限制，實現上下文窗口容量十倍級擴展，充分滿足長文本、大數據流等復雜場景需求。
UCM技術的推出，標志著AI推理效率優化取得實質性進展，為產業界提供了應對算力挑戰的高效工具，加速人工智能在更廣闊場景中的深度應用與價值創造。