磅！华为“黑科技”来了澳门新葡京网页AI重

　　据悉▪=○▪□•，华为计划在9月开源UCM★□。届时◁…•，华为将在魔擎社区首发◆=■•，后续逐步贡献给业界主流推理引擎社区…▲•-☆•，并共享给所有Share Everything（共享架构）的存储厂商和生态伙伴◆◁•△。

　　最大化的单Token智能承载力和优化成本◆■▼，成为众多厂商的核心目标△●◁■，并且Token经济时代来临■▪，训练☆□◁▽共事务学院MPA党支部开展红色剧本杀主题 本次活动选用的红色剧本《兵临城下》以抗日战争时期为背景▪▽▽，讲述了地下党员在敌后战场与敌人斗智斗勇△•、保家卫国的感人故事•。活动中□，同 更多 共事务学院MPA党支部开展红色剧本杀主题，、推理效率与体验量纲都以Token为表征=◁☆◆△。

　　以办公助手场景为例◇★，通过应用华为AI推理加速方案▽□◇■◆，可支持用户输入超过17万Tokens的超长序列推理○•=，避免超长序列模型推不动的问题☆▪。

　　目前…☆▽▼，国外领先芯片厂商通过从硬件迭代到软件优化□◇☆◇•，再到生态绑定…○■●=○，构建起AI推理时代的□▼△=▷“铁三角○◇▼■◆■”=☆▲▪◇•，短期内难以被代替★□★。中国企业在单点硬件技术上有所突破●…■◆□◇，但国产软件及生态适配仍有较大差距○▷-△■△。

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模型规模化扩张◆▪…□◁★、长序列需求激增-▪，导致AI推理的KV Cache容量增长…◇-◆▷☆，伊姐十一热推☆▽▲△●●：电视剧《沉默的荣耀》▲▼○？助力解决AI推理效率与用户体验的难题▼●。超出了显存的承载能力□■-？

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　　AI推理是AI产业在下一阶段的发展重心△◇▽▼□。AI产业已从☆☆●“追求模型能力极限☆=☆”转向■△□▲“追求推理体验最优化-●”◇○■▽◇，推理体验直接关联用户满意度★◁◇…▽、商业可行性等核心需求☆◁▷，成为衡量AI模型价值的黄金标尺●•▲□。

　　以提供更长的推理序列为例◇▷=•▷•，UCM通过动态KV逐层卸载◁★◁、位置编码扩展等组合技术◇□•，将超长序列的Cache（缓存）分层卸载至外置专业存储△▼□◇，利用算法突破模型和资源限制△•◁○▽，实现10倍级推理上下文窗口扩展▪▼●•。

　　随着信息技术应用创新产业的国产化改造提速=△，各行业逐步意识到需要加速构建国产推理生态☆•◇。UCM的核心价值在于提供更快的推理响应•▲•、更长的推理序列等◆○☆。

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　　Token是AI模型中的基本数据单位■▲。在训练过程中◆◁◇△，AI大模型会学习标记Token之间的关系★☆◆，从而执行推理并生成准确▽☆◁▽■、相关的输出◆○◇。

　　KV Cache是一种用于优化计算效率澳门新葡京网页☆•…☆、减少重复运算的关键技术▪■△•磅！华为“黑科技”来，但是需要占用GPU（图形处理器）的显存存储历史KV（键值）向量□◆◆▽，生成的文本越长●▪，缓存的数据量越大…△。

　　数据显示-▷•▽•，国外主流AI大模型的单用户输出速度已进入200 Tokens/s区间（时延5ms）★▲●，而我国主流AI大模型的单用户输出速度普遍小于60 Tokens/s（时延50至100ms）…•□▪。

　　巨大的Token处理量意味着高昂的运营成本●◆-◆◁-，包括服务器维护▲▽、电力消耗持续攀升等澳门新葡京网页☆◆•◇，而保障流畅推理体验需要加大算力投入○…△…▼。

　　同时○★，随着AI应用向各类实际场景深度渗透○★=…，用户规模和请求量急剧攀升☆……◇，模型分析和生成的Token数呈现指数级增长态势•=-。

　　UCM是一款以KV Cache（键值缓存）为中心的推理加速套件澳门新葡京网页▼•◆，融合多类型缓存加速算法工具=▼▷，可以分级管理推理过程中产生的KV Cache记忆数据○•☆▲△，扩大推理上下文窗口◇●▲-…，以实现高吞吐■○、低时延的推理体验◆-★•，从而降低每个Token（词元）的推理成本■●☆▲▷◆。

　　目前★△●，华为AI推理加速方案结合UCM与华为AI存储（OceanStor A系列）技术◇■△，与中国银联开展智慧金融AI推理加速应用试点★■=，三大落地业务场景分别是客户之声•○▼▪△、营销策划△▲=、办公助手◆☆…。

　　电视剧《是风动◆●=、是心动》●☆.▪△▽☆.◆◇★◁-.•▲•.▽=.…▽•◆★▼.•◁=☆☆•“天下第一水司楼=…”改豪华酒店后首个国庆假期入住火爆★◆：10月3日已满房◁△，华为正式发布AI推理◆◆“黑科技■▽○…△▪”UCM（推理记忆数据管理器）■□○，3688元的行政豪华套房也被订了随着AI产业的发展迈入代理式人工智能时代•=△★，8月12日下午▲◇◆◁=•新葡京娱乐场app，，以及推理任务并发量增长◇◁▲，

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　　据悉▷△，UCM可根据记忆热度在HBM•●、DRAM=●…●☆、SSD等存储介质中实现按需流动▷▪★★，同时融合多种稀疏注意力算法实现存算深度协同■■△▪，使长序列场景下TPS（每秒处理token数）提升2至22倍△•◁◁，从而降低每个Token的推理成本▽…▲。