华为今日正式宣布，其自主研发的AI推理加速核心技术——UCM（Unified Cache Manager）推理记忆数据管理框架已全面开源。这项技术聚焦于KV Cache多级缓存与推理记忆的智能化管理，通过构建推理框架、算力资源、存储系统的三层协同机制，有效解决了长序列推理场景中效率低下与成本高昂的行业痛点。
UCM架构的核心创新在于其模块化设计。其中，UCM稀疏化模块作为基础组件，提供了兼容多种稀疏算法的统一接口。该模块通过"零感知"插拔式设计，可在不干扰主推理流程的前提下，动态适配不同稀疏算法策略，实现计算资源的弹性优化。配合稀疏化KV管理器构建的算法级分配总控系统，各稀疏算法能以多态子类形式注入自定义分配逻辑，使不同推理场景获得精准的缓存资源调度。
在存储层，KV Cache存储组件构建了灵活的存储对接机制。其通用接口设计支持与任意存储后端无缝连接，同时集成前缀缓存功能，为数据存储提供了从内存到持久化存储的多级选择方案。通过UCM连接器实现的桥接功能，确保了存储组件与推理引擎间的高效数据传输，特别强化了前缀缓存的可靠性保障。
技术验证显示，UCM架构已展现出显著性能优势。实验数据显示，该框架可使首Token生成时延降低达90%，系统吞吐量提升最高22倍，并支持10倍级的上下文窗口扩展。这些突破主要得益于四大核心能力：稀疏注意力机制优化、智能前缀缓存策略、预填充任务卸载技术，以及异构PD解耦架构。
目前，UCM的基础框架与配套工具链已在ModelEngine开发者社区全面开放。开发人员可通过社区平台获取完整的源代码、技术文档及开发指南，这为AI推理加速领域的创新研究提供了重要的基础设施支持。该开源项目的推出，标志着华为在推动AI技术普惠化方面迈出了重要一步。
