华为发布UCM技术：降低对HBM依赖，推动AI推理体验升级

2025年8月12日，“2025金融AI推理应用落地与发展论坛”在上海举行。华为在此次论坛上正式发布了AI推理创新技术UCM（推理记忆数据管理器），通过创新架构设计降低对高带宽内存（HBM）的依赖，提升国产大模型推理性能，推动AI产业自主化进程。华为计划于9月将该技术进行开源。

据了解，目前，国外主流模型的单用户输出速度已进入200 Tokens/s区间（时延5ms），而我国普遍小于60 Tokens/s（时延50—100ms），如何解决推理效率与用户体验的难题迫在眉睫。

“高延迟、高成本是当下AI推理领域发展的主要挑战。”华为数字金融军团CEO曹冲在会上表示，为了解决之一问题，华为推出了UCM推理记忆数据管理器。

据介绍，华为UCM包括对接不同引擎与算力的推理引擎插件（Connector）、支持多级KV Cache管理及加速算法的功能库（Accelerator）、高性能KV Cache存取适配器（Adapter）三大组件，通过推理框架、算力、存储三层协同，实现AI推理“体验更优、成本更低”。

首Token时延降低90%：依托UCM层级化自适应的全局前缀缓存技术，在多轮对话、知识检索等场景中，系统能直接调用KV缓存数据，避免重复计算，使首Token时延最大降低90%。比如，在实时客服对话中，首Token响应时间可从50-100ms缩短至5ms以内。

长序列处理效率提升2-22倍：UCM将超长序列Cache分层卸载至外置专业存储，可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动；通过算法创新突破模型和资源限制，实现推理上下文窗口10倍级扩展，满足长文本处理需求。同时融合多种稀疏注意力算法，实现存算深度协同，使长序列场景下TPS（每秒处理token数）提升2-22倍，显著降低每Token推理成本，为企业减负增效。

更低的推理成本：UCM分级缓存策略使单Token处理能耗降低28%，减少了对HBM的依赖，硬件采购成本显著降低。同时，在保持算力基础设施不变的前提下，将每Token推理成本降低30%以上。

总结来说，UCM是一款以KV Cache为中心的推理加速套件，它融合多类型缓存加速算法工具，对推理过程中产生的KV Cache记忆数据进行分级管理。通过层级化自适应的全局前缀缓存技术，将推理过程中产生的KV数据按热度分级存储在HBM、DRAM和SSD中。同时，通过动态KV分层卸载和位置编码扩展技术，将超长序列的KV Cache从GPU显存转移至外置专业存储，突破硬件显存容量限制。

据介绍，在与中国银联的联合创新技术试点中，UCM的技术价值得到充分验证。在中国银联“客户之声”业务场景下，借助UCM技术及工程化手段，大模型推理速度提升125倍，仅需10秒即可精准识别客户高频问题，促进服务质量提升。未来，中国银联将依托国家人工智能应用中试基地，联合华为等生态伙伴共建“AI+金融”示范应用，推动技术成果从“实验室验证”走向“规模化应用”。

华为计划于2025年9月正式开源UCM，届时将在魔擎社区首发，后续逐步贡献给Hugging Face、TensorRT等主流推理引擎社区，并共享给业内所有ShareEverything(共享架构)存储厂商和生态伙伴。

编辑：芯智讯-林子