黑科技UCM9月正式开源爱游戏app华为发布AI

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　　AI时代下▼-=▽，推理技术关系用户与AI交互的体验△□◆△◆☆，包括回答问题的时延○■-▪-、答案的准确度以及复杂上下文的推理能力等●◁▽•，在此背景下◇•，华为最新推出AI推理黑科技UCM（推理记忆数据管理器）▽■□▪，可大幅降低推理时延与成本▼○◇，并大幅提升推理效率▽★•…。

　　在此背景下■△，华为计划于2025年9月正式开源UCM▪…，届时将在魔擎社区首发▪■◆▼◁▽，后续逐步贡献给业界主流推理引擎社区◇▽◇，并共享给业内所有Share Everything(共享架构)存储厂商和生态伙伴○▽□●。

　　最大化单Token智能承载力◇▲★、优化其成本成为厂商核心目标-▼=▽-，本平台仅提供信息存储服务●•■☆□。如何在两者间找到平衡▽◇◁，较2024年同期激增137倍=▷■-。模型分析和生成的Token数更呈现指数级增长态势▲○◇=，训练•◆▪▽▷、推理效率与体验量纲都以Token为表征-▲=○。用户规模和请求量急剧攀升…◇▲■•，Intel■■▲△■▽：Panther Lake将带来最优秀P核/E核混合架构

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　　此外◆▪…■◇=，UCM通过动态KV逐层卸载▼○△、位置编码扩展•-●□•▼、Prefill稀疏等组合技术□●，将超长序列Cache分层卸载至外置专业存储•▲▪，利用算法突破模型和资源限制▼□□=，实现10倍级推理上下文窗口扩展=•。

　　华为相关负责人表示=▪●，当前◁■，中国互联网企业在AI领域的投资规模仅为美国的十分之一…☆•○●…。与此同时▷○…▲，国内大模型的推理体验与海外相比仍存在差距——而推理体验的不足会直接导致用户流失▲▽◁◁▪…，进而减缓企业的投资节奏◁■=…△；投资收缩又会使企业难以承担高昂的推理成本…•▽，反过来进一步限制推理体验的提升•○◇…，形成恶性循环◁-▷•=▷。UCM能够在算力基础设施投入保持不变的前提下▲▲▪★■，显著优化推理体验▽…=☆，推动AI推理进入□■“体验提升—用户增长—投资加大—技术迭代▷☆▼”的商业正循环-■。

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　　华为方面介绍=▲，作为一款以KV Cache为中心的推理加速套件○-▽，UCM融合了多类型缓存加速算法工具▲…○，分级管理推理过程中产生的KV Cache记忆数据-■■▪■▼，可扩大推理上下文窗口•◁•，以实现高吞吐…••▲、低时延的推理体验▽□●，降低每Token推理成本◆□▼•。

　　▪○◁…◆“高延迟•▼=△●▼、高成本是当下AI推理领域发展的主要挑战爱游戏app▲•-◇●。▽□▼△”华为数字金融军团CEO曹冲在会上表示◁•。

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　　★▼▲○▪“AI时代后•★，Token经济时代到来◇▪●=，目前推理过程仍存不少挑战◁□◇，如何改进推理系统的体验和效率是一个重要的话题△◇。与中国银联合作落地UCM◇-▽=●▽，对于AI推理的效率来说是一个有效的突破▪◇。○▼□▼”华为副总裁□○▲★、数据存储总裁周跃峰表示▪-□。

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　　另外☆•黑科技UCM9月正式开源，UCM可根据记忆热度在HBM★▲=■=、DRAM▲▲◇□▼◆、SSD等存储介质中自动分级缓存□▽，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-◁▽，降低每Token推理成本…★▽△◆■。

　　记者了解到□•，华为UCM已率先在中国银联◇△△☆•“客户之声▪=”■=◆=“营销策划▼☆■=▲”=△●▷“办公助手▪◇★◇”三大业务场景中=◇◁▷▽，开展智慧金融AI推理加速应用试点☆□△☆○，并已取得一定成果●○-▽。

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　　特别声明■-▲◆：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台▷★“网易号▲△◆○○”用户上传并发布▽▼•，是希望行业内更多人（企业）一起推动推理框架◆☆▷★▪、标准的形成…▼…★=▷，巨大的Token处理量意味着高昂运营成本——服务器维护◇◆、电力消耗持续攀升◆△-；在多轮对话□▷★△、RAG知识检索等场景中直接调用KV缓存数据▼▲，2025年5月日均Token调用达16◆◆.4万亿◆◇●◆，•○“为什么要开源…◇○○□=，华为相关负责人表示•△★▷…，★○”华为相关负责人表示▷●◁◁。使首Token时延最大降低90%▼◁■。成为全行业亟待破解的难题•○。

　　随着AI应用向各类实际场景深度渗透□…●，可实现任意物理位置▷•☆、任意输入组合上的KV前缀缓存重用★●★…★，大小核不是问题◁▪□爱游戏app华为发布AI！避免重复计算=▼▷，而保障流畅推理体验又需加大算力投入■●▲◆○○。这是一个大家共创标准△●■◆、共同推动推理领域加速发展的过程▽◁▷。在具体技术实现路径方面…☆，以火山引擎为例▪●，UCM通过层级化自适应的全局前缀缓存技术▼-○○，Token经济时代来临•▽▲○=。

　　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△•◇◇▲。

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