华为近日宣布正式开源UCM（Unified Cache Manager）推理记忆数据管理技术，这项针对AI推理加速的解决方案旨在破解长序列推理效率低、成本高的行业难题。作为以KV Cache和记忆管理为核心的推理加速套件，UCM通过推理框架、算力、存储三层协同优化，为全场景提供系列化推理加速方案。
技术发布三个月后，华为兑现开源承诺，在ModelEngine社区开放了UCM的基础框架与工具链。开发者可通过GitCode和Github双平台获取源代码及技术文档，其中GitCode地址为https://gitcode.com/ModelEngine/unified-cache-management，Github地址为https://github.com/ModelEngine-Group/unified-cache-management。该技术主要面向企业用户，旨在实现AI推理的体验优化与成本降低。
在Agentic AI时代，模型尺寸的指数级增长导致KV缓存容量突破HBM存储极限。UCM通过算法实现记忆热度分级，可在HBM、DRAM、SSD等存储介质间自动调配数据，形成多级缓存体系。这种设计不仅提升系统整体效率，更显著降低对高端存储硬件的依赖，为资源受限场景提供可行路径。
技术架构方面，UCM包含四大核心模块：UCM稀疏化模块作为统一基类，支持多种稀疏算法的无感插拔；稀疏化KV管理器实现算法策略与推理引擎的解耦；KV Cache存储组件提供标准化存储接口，支持前缀缓存与异构存储对接；UCM连接器则确保数据在推理引擎与存储组件间高效传输。架构图中灰色模块代表vLLM 0.9.2现有组件，绿色模块为UCM新增功能，浅绿色部分预留未来扩展接口。
基于该架构，UCM具备四项关键能力：稀疏注意力机制通过动态筛选有效信息提升计算效率；前缀缓存技术减少重复计算；预填充卸载功能优化显存占用；异构PD解耦方案简化混合计算资源管理。这些特性共同构成应对长序列推理的技术矩阵，实测数据显示首Token时延最高降低90%，系统吞吐量提升达22倍，上下文窗口扩展能力提升10倍。
开发团队指出，当前主流方案通过将全量KV数据卸载至外部存储来缓解GPU显存压力，但不同稀疏算法的适配性问题始终存在。UCM的创新之处在于构建公共框架，允许各类稀疏化算法以插件形式接入，这种设计既保持了技术开放性，又确保了系统稳定性。特别在处理超长序列时，其无需训练的稀疏注意力检索方法与前缀缓存机制形成协同效应，显著提升推理性能。
随着边缘计算与终端AI的爆发式增长，推理任务对算力密度和内存带宽的要求持续攀升。UCM的开源为行业提供了新的技术范式，其存算分离架构与异构资源管理方案，有望降低AI推理部署门槛，推动技术从实验室走向商业化应用。特别是在资源受限的边缘设备场景，该技术通过优化数据流转路径，为实时推理提供了性能与成本的平衡方案。
