KV Cache技術在UCM中如何突破記憶容量的限制？ | 數位時代

KV Cache 技術在 UCM 中突破記憶容量限制的方式

華為在 2025 金融 AI 推理應用落地與發展論壇上發表了 AI 推理創新技術 UCM（推理記憶資料管理器），旨在解決 AI 回應速度慢、成本高的問題。UCM 的核心概念是透過「分層記憶」來提升 AI 的效能，讓 AI 能夠更快回應、處理更長的對話，並降低運算成本。

KV Cache 技術的角色

UCM 的核心是以 KV 快取（KV Cache）和記憶體管理為中心的推理加速技術。KV 快取是 AI 模型在對話過程中儲存上下文資訊的關鍵技術。過去，由於受到高頻寬記憶體（HBM）容量的限制，AI 只能記住少量的對話內容。然而，UCM 能夠將 AI 的記憶容量提升百萬倍，從原本只能記住少量對話內容，擴展到可以記住海量的歷史資訊。

UCM 的分層記憶設計

UCM 將 AI 推理系統的記憶分為三層：即時記憶資料放在 HBM 中、短期記憶資料放在 DRAM 中、長期記憶放在共享專業儲存中。透過智慧分級，UCM 能夠實現最佳的效能。這種分層記憶的設計類似於人腦，將常用的資訊放在容易取得的地方，不常用的資訊則存在深層記憶中，從而提高整體的運算效率。

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