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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-11-06 08:51 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 刚刚,华为AI推理大招开源,时延降90%,吞吐提22倍,上下文10倍级扩展股份有限公司 | 官网:暂无 |
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①通过浏览器下载
打开“刚刚,华为AI推理大招开源,时延降90%,吞吐提22倍,上下文10倍级扩展”手机浏览器(例如百度浏览器)。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名,点击下载链接【blog.blog.m.blog.baike.mobile.wap.m.mobile.share.3g.mobile.m.blog.m.xejwu.com】网址,下载完成后点击“允许安装”。
②使用自带的软件商店
打开“刚刚,华为AI推理大招开源,时延降90%,吞吐提22倍,上下文10倍级扩展”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。
③使用下载资源
有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后,进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒,然后点击安装。
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> 厂商新闻《刚刚,华为AI推理大招开源,时延降90%,吞吐提22倍,上下文10倍级扩展》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-06 11:31
智东西
作者 云鹏
编辑 李水青
智东西11月5日消息,刚刚,华为正式开源了UCM(Unified Cache Manager)推理记忆数据管理,这是一项针对AI推理加速的关键技术。
▲GitCode项目页面
今年8月12日,华为正式发布了UCM技术,发布会上华为公布,经大量测试验证,UCM可将首Token时延最高降低90%,系统吞吐最大提升22倍,实现10倍级上下文窗口扩展,AI推理性能显著提升。
▲8月12日UCM技术发布,图源:智东西
时隔近3个月,这一技术正式开源,比发布会上预计的9月稍晚。目前UCM在ModelEngine社区开放了基础框架和工具链,开发者可以在社区获取UCM源代码和技术文档。
▲Github项目页面
GitCode开源地址:
https://gitcode.com/ModelEngine/unified-cache-management
Github开源地址:
https://github.com/ModelEngine-Group/unified-cache-management
总体来看,UCM是以KV Cache和记忆管理为中心的推理加速套件,可以提供全场景系列化推理加速方案,通过推理框架、算力、存储三层协同,优化Tokens在各业务环节中流转的效率,破解长序列推理效率低、成本高的难题,以实现AI推理的更优体验、更低成本。其主要服务对象是企业用户。
Agentic AI时代,AI推理的KV Cache容量增长已超出HBM的承载能力。通过一系列算法,UCM可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中自动分级缓存,提升整个系统的效率,一定程度上降低对HBM的需求。
UCM融合了多类型缓存加速算法工具,可分级管理在推理过程中产生的KV Cache记忆数据。
UCM架构包含多个协同工作的关键功能模块,具体如下:
·UCM稀疏化模块 (UcmSparseBase):兼容多种稀疏算法的统一基类,负责稀疏KV Cache Block的卸载、加载与计算,实现“零感知”插拔式稀疏化。在不影响整体推理流程的前提下,能够灵活适配不同稀疏算法以提升推理效率。
·稀疏化KV管理器 (SparseKVManager):面向算法级定制的KV Cache Block分配总控器,各稀疏算法以多态子类形式将自身分配逻辑注入框架,实现不同稀疏算法策略与推理引擎解耦,满足差异化推理场景需求。
·KV Cache存储组件 (UcmKVStoreBase):负责提供与外部存储通信的通用接口。该组件支持稀疏算法与存储后端解耦,可无缝对接任意存储系统,同时支持前缀缓存,为数据存储提供了灵活多样的选择。
·UCM连接器(UC Connector):桥接KV Cache存储组件与推理引擎,保障数据在不同组件之间的高效传输,实现高可靠的前缀缓存能力。
▲UCM产品架构
图中所有灰色框代表vLLM 0.9.2版本中的现有类,绿色框则代表UCM新增组件。浅绿色框展示了基于此框架未来规划扩展的子类。
基于以上架构,UCM目前具备四个关键能力:稀疏注意力、前缀缓存、预填充卸载、异构PD解耦。
做UCM的动机是什么?
根据GitCode官方信息,当前随着模型尺寸的不断增长,KV缓存也变得越来越大,且越来越稀疏,对于长序列请求来说尤为明显。为了减小GPU显存的使用,主流的方向是将全量的KV数据卸载到外部存储中,而在GPU显存中只保留部分或者被压缩的KV数据。这同时可以减小GPU的运算量,在解码时增加最大生成序列长度和批大小。
有许多种不同的稀疏KV缓存的实现。最新的论文指出,能够最好地适配所有场景和所有模型的方法是不存在的。因此,更好的做法是搭建一套公共的框架,并在此之上接入不同的稀疏化算法,就像KV连接器和PC一样。
根据GitCode官方信息,UCM的核心原理是持久化LLM的KVCache,并通过多种检索机制替代冗余计算。UCM支持前缀缓存(prefix cache,PC),同时提供了多种无需训练的稀疏注意力检索方法,在处理极长序列推理任务时达到更高性能;此外,UCM基于存算分离架构提供了PD分离方案,使得异构计算资源的管理更简单灵活。
结语:应对性能挑战,缓解资源瓶颈,UCM开源或加速AI推理落地
随着边缘和端侧AI的快速发展,AI推理需求快速增长,在Agentic AI时代,AI推理任务愈发复杂,对算力、内存访问效率等方面都提出了更多挑战。
UCM的开源,可以进一步缓解AI推理复杂任务产生的资源瓶颈和性能挑战,给行业提供新的技术路径,加速优秀商用AI推理方案的落地。
一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。
二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
三、修复已知bug;优化用户体验
四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据
五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。
六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性
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