行业活动与焦点 - "存力中国行"北京站活动于11月4日举行，吸引了中国移动、华为、硅基流动等近20家产业代表参与 [1] - AI产业发展重心正从"追求模型能力极限"转向"追求推理体验最优化" [1] - 先进存力如何为AI推理"降本增效"成为全场关注焦点 [1] AI推理面临的挑战 - AI推理面临KVCache存储需求升级、多模态数据协同、存算协同带宽不足、负载潮汐性及成本控制等挑战 [1] - 行业痛点被概括为"管不好"的数据、"喂不饱"的算力和"降不下"的成本 [1] 关键技术方案：华为UCM - 华为开源的UCM推理记忆数据管理技术被视为破局关键方案之一 [1] - 该技术以KVCache多级缓存和推理记忆管理为中心，通过推理框架、算力、存储的三层协同运作 [1] - 技术融合了多类型缓存加速算法工具，可分级管理推理过程中产生的KVCache记忆数据 [1] - 技术有效破解长序列推理效率与成本瓶颈 [1] UCM技术性能与开源详情 - UCM技术已于近日在魔擎社区开源，包含稀疏注意力、前缀缓存、预填充卸载、异构PD解耦四大关键能力 [2] - 该技术可使首轮Token时延最高降低90% [2] - 系统吞吐最大提升22倍 [2] - 可达到10倍级上下文窗口扩展，显著提升AI推理性能 [2] - 其基础框架与工具链已在ModelEngine社区开放，开发者可获取源代码与技术文档 [2] 技术开源的意义与影响 - UCM开源超越了单纯的技术共享，能让开发者和企业以更低成本、更便捷方式获取业界领先的AI推理加速能力 [2] - 此举将推动AI推理技术走向规模化、普惠化落地 [2]