行业趋势与背景 - AI产业从追求模型能力极限转向追求推理体验最优化 推理体验成为衡量AI模型价值的黄金标尺[1] - AI推理是AI产业下一阶段发展重心 直接关联用户满意度和商业可行性[1] - 模型规模化扩张、长序列需求激增及推理任务并发量增长导致KV Cache容量超出显存承载能力[2] - 国外领先芯片厂商通过硬件迭代、软件优化和生态绑定构建AI推理时代"铁三角" 中国企业单点硬件有突破但软件及生态适配仍有较大差距[2] - 信息技术应用创新产业国产化改造提速 各行业加速构建国产推理生态[2] 技术方案与性能 - UCM是以KV Cache为中心的推理加速套件 融合多类型缓存加速算法工具 分级管理推理记忆数据[2] - 通过动态KV逐层卸载和位置编码扩展技术 将超长序列Cache分层卸载至外置专业存储 实现10倍级推理上下文窗口扩展[3] - 根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动 融合稀疏注意力算法实现存算深度协同[4] - 长序列场景下TPS提升2至22倍 降低每个Token的推理成本[4] - 支持用户输入超过17万Tokens的超长序列推理 解决超长序列模型推不动的问题[5] 性能对比与行业影响 - 国外主流AI大模型单用户输出速度达200 Tokens/s（时延5ms） 中国主流模型普遍小于60 Tokens/s（时延50-100ms）[4] - AI应用向实际场景深度渗透 用户规模和请求量急剧攀升 模型分析和生成Token数呈指数级增长[4] - Token处理量增长导致服务器维护和电力消耗等运营成本持续攀升 保障流畅推理体验需加大算力投入[4] - Token经济时代来临 训练和推理效率与体验量纲都以Token为表征[5] 商业化应用 - 华为AI推理加速方案结合UCM与OceanStor A系列存储技术 与中国银联开展智慧金融AI推理加速应用试点[5] - 三大落地业务场景包括客户之声、营销策划和办公助手[5] - 华为计划9月在魔擎社区开源UCM 后续逐步贡献给主流推理引擎社区 共享给所有Share Everything存储厂商和生态伙伴[1]