當(dāng)前，人工智能技術(shù)正邁向關(guān)鍵突破期，AI推理能力作為模型實(shí)用價(jià)值落地的核心環(huán)節(jié)，其執(zhí)行效率與成本效益已成為行業(yè)衡量模型價(jià)值的重要標(biāo)尺。
然而，在AI推理的實(shí)際應(yīng)用中，算力資源消耗巨大、響應(yīng)速度不足以及運(yùn)行成本高昂等問(wèn)題，正制約著技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用與商業(yè)潛力釋放。為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，華為正式發(fā)布其AI推理領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新——統(tǒng)一緩存管理器（UCM）。該技術(shù)聚焦于提升推理效能與性價(jià)比，致力于推動(dòng)AI應(yīng)用生態(tài)形成可持續(xù)的商業(yè)閉環(huán)。
值得關(guān)注的是，業(yè)內(nèi)分析指出，UCM技術(shù)的應(yīng)用有望顯著緩解當(dāng)前因高帶寬內(nèi)存（HBM）供應(yīng)緊張導(dǎo)致的計(jì)算任務(wù)中斷及響應(yīng)延遲問(wèn)題，優(yōu)化AI應(yīng)用的流暢度，進(jìn)而降低產(chǎn)業(yè)對(duì)HBM的強(qiáng)依賴性。
UCM技術(shù)的核心突破在于以KVCache高效管理為基石，創(chuàng)新融合多級(jí)緩存加速機(jī)制，對(duì)推理過(guò)程中的關(guān)鍵記憶數(shù)據(jù)實(shí)施智能分級(jí)存儲(chǔ)與調(diào)度。通過(guò)顯著擴(kuò)展有效上下文處理窗口，同步實(shí)現(xiàn)高吞吐、低延遲的推理體驗(yàn)與單位Token處理成本的大幅下降。其智能分級(jí)緩存能力，可依據(jù)數(shù)據(jù)訪問(wèn)熱力動(dòng)態(tài)優(yōu)化HBM、DRAM、SSD等存儲(chǔ)資源的使用效率。集成先進(jìn)的選擇性注意力機(jī)制，強(qiáng)化存儲(chǔ)與計(jì)算單元協(xié)同，長(zhǎng)序列處理場(chǎng)景下每秒Token吞吐量（TPS）提升最高可達(dá)22倍。基于全局前綴緩存復(fù)用技術(shù)，系統(tǒng)可有效規(guī)避冗余計(jì)算，首次輸出延遲最大降幅達(dá)90%。創(chuàng)新性地將超長(zhǎng)序列緩存分層卸載至專用外部存儲(chǔ)，突破模型與硬件資源限制，實(shí)現(xiàn)上下文窗口容量十倍級(jí)擴(kuò)展，充分滿足長(zhǎng)文本、大數(shù)據(jù)流等復(fù)雜場(chǎng)景需求。
UCM技術(shù)的推出，標(biāo)志著AI推理效率優(yōu)化取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，為產(chǎn)業(yè)界提供了應(yīng)對(duì)算力挑戰(zhàn)的高效工具，加速人工智能在更廣闊場(chǎng)景中的深度應(yīng)用與價(jià)值創(chuàng)造。