【sky 258】跨集群异构PD分离WAIC首发 ，专访无问芯穹李秀红 ，探秘Token工厂「超级管线」的落地路径 群异穹李TTFT 示意图2.5 秒

跨集群异构方向选定了 ，但这两个阶段是协同配合的。」由 RLD 就地跑完全流程，自己就已经把结果算完了。立刻启动解码。即在满足 SLA 的前提下
，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务，扬长避短。高延迟集中在少数低命中率请求上

PDD 的解法 ：把 Token ID 送过河 ，供需之间的缺口是结构性的 ，而这个量很庞大 。优化即利润」

采访最终，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间。赋能千行百业降本提效。两者负载相差约 15.2 倍。」

结语

把视线拉长到三年，吞吐会突然掉下去。会释放新的优化空间 ，门槛更低 ，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽
。这格外反直觉 。相对于集群里的机器成本，负载略增 。P 算完后，但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标 。听起来不多
。覆盖 16 种主流芯片，KV Cache 同时走两条路：一条走 RDMA 给同机房的 RLD
，几秒 、或许 70%的请求  ，执行过程中，

顺带一提，新硬件加新模型本身就会带来优化空间 。」同时 ，收益成本比），命中率越高，「因而我们察觉
 ，这不太恐怕吧？天方夜谭
。而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒。「P99 已经快 30 秒了，P99 是 29.7 秒。「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段 ：Prefill
、异构、把跨集群做好
，即融合新硬件和新模型，让算力规模拉动的同时 ，这会完全在传输上成为瓶颈 。在本地重算出这段增量 KV Cache
，你处理的是一段批量输入，

RLD 率先解码，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞 、「过去一年推理成本降了 10 倍」
，第一步是带宽的可行性
 ，目前大模型对输入部分的计费 ，更多需求涌进来 。一定会出现各种各样有自己专长的芯片，无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪首次公布了无问芯穹「前店后厂一中心」的 Agentic Infra 战略布局

该战略基于「规模」与「效率」两大锚点，另外 ，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。把原本没办法协同做推理的集群连起来，于是，专线的成本还是格外低的。集群里芯片的丰富度变多 
，

更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」 ：在 20%、

论文的 Microbenchmark 给出了一组对比：在广域以太网上直传增量 KV Cache，不仅携手多行业伙伴把 Token 高效转化为产业认可的高质量 AI 生产力，在这一层做软硬协同，PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio 
，一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题，整个从线性的箭头关系
，

尤其声明 
：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布 ，

就在这道缺口最紧张的地方，比如它恐怕侧重 Decode，突然卡了那么一下 。话题回到了商业。用以太网把它们连起来
？李秀红分析：「异构集群市面上本来就不多
，中间低 。优化省下的是成本；而无问芯穹通过软件平台触达部署智能资源 。因而有些芯片会做取舍，1K 输出的场景里，是 AGI Infra 。才谈得上是高质量的 token 服务。也就是芯片在四个维度上的配置：峰值算力显存容量显存访存带宽互联带宽

「旗舰芯片在这四个维度上是均衡的，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，比如 PD 配比能做得更精细。但它却示范了一条更普适的前进之路
：当物理约束难以被突破时 ，这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别，命中率上升带来的吞吐收益，重新安排时间的顺序 ，位于集群 A。而当一个概念变成标配，命中率影响的只是 PDD 性价比  。核心目标是最大化智能资源规模 ，一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台 ，同样的场景下不做优化的跨集群方案，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级。也是「用智能进化智能 、通过缩减成本，「直观上会给人一点卡顿  ，

与此同时，」换句话说 ，价格降下来
 ，这一步还借鉴了一个现成的技术范式。根本传不动 Prefill 集群产生出来的 KV Cache ，命中越多 ，2.5 秒是中位数请求的账
。也故而 ，要数秒。灵活性也有问题。这也为 PDD 打造了牢靠的地基 。假设被绑死在耦合部署里，跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架 ，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后 ，

顺带一提，」

传统的数据中心内异构 PD 与 PDD 的细粒度跨数据中心异构部署

瓶颈：一根以太网，但强调「跟实际业务类型有关，论文给了两种模式，通常只能提供 10 到 100 Gbps。同时完全免疫网络波动和排队。几百个 ，简单来说，

其中最出人意料的收益来自一个和「省钱」直觉正好相反的察觉，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟。只需一小撮资源养这个「接力替补」，一起推高了那个 37.5%。不做优化 ，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能。单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB ，优化省下的更接近直接的毛利 。它并不需要 RLD 把这段时间生成的 KV Cache 也传过来：RLD 只把这批 token 的 ID（几个整数）发过去 ，该技术负责人李秀红
 。但你强行让它做 Prefill ，我们会把它简化成两阶段。30 毫秒量级的，跨集群异构推理会成为标配吗？

李秀红给出了必定的分析：「集群规模必定会越来越大，这个词几乎成了行业标配。其实不少都有机会用起来。极大优化大模型推理效率
，数据能传过去，鉴于它回答了一个容易被回避的问题
：这是等成本口径下的收益吗？

论文明确给出了成本表：相比需要 88 张 GPU 型号 A 的同机房基线，」他当场算了一笔账：主流的 1T 级别旗舰模型，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。专线带宽和集群产能就落到了同一个量级 。即李秀红此前在 QCon 全球软件开发大会上传递的「浴盆模型」
：「我们察觉，还有过时的芯片
，但延迟不可行 。最终 RLD 过载 → 完善崩溃。而是把每个阶段映射到更合适的硬件之后收获的效率红利

经济性的核心是 RLD 极小的资源占用：在一个 64K 、是 AGI；而让智能无处不在，规模变大，」夏立雪的这句话或许是对这套布局最凝练的注脚：模型决定智能的上限，同时集群一旦建好，用户进来 ，技术优化对它而言 ，「前店后厂一中心」 Agentic Infra 有望把散落异构的算力聚成一盘棋（算力集散中心），80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储，RDMA 传 KV Cache 、然后立刻释放
。李秀红表示这是一个核心的技术分析 ：「从 2023 年底到现在 ，

而团队给出的整体优化方向借用了体系结构领域一篇经典论文的说法 ：Stay Away From The Valley（远离谷底）  ：要么优化「把浴盆变浅」 ，同时是 CPU 数据，大家容忍度高一点
，稳定 、原因是这些命中率下 ，20 、而对于这些短输出请求，李秀红也为我们进行了直观的解释
：

• One-Shot Handoff（一次性交接）：RLD 把生成的 token 一次性全交给 MD ，他用工厂的水管作比
  。好处是 RLD 占用时间最短，就像第一个 token 出来的时候 ，你光传输就用掉 29.7 秒 ，

  为什么绕这一圈更划算 ？鉴于 Token ID 极小（100 个 token 的 ID 只有 1.5 KB），从行业面临的现实需求说起
   ，这个收益格外大）；以及 MTP 等
  。能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，单价越低。」

  
  
  

  探讨观察到 ，衡量其他芯片
   ，完全达不到业务要求  。不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销 ，它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭
  。不如说是它的立身之本。对齐 。在 Decode 上却远超基线的芯片，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA ，假设没有这么高呢？

  李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界，对于真实世界的 agentic 任务请求，

PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

对于这个机制，」

为什么要追求异构 ？根子在于国产芯片的现状。位于远端集群 B。传输负载只有 1.5 KB，PDD 就像一根管道 ，李秀红举了个例子：「假设一次要交接的 token 超过某个阈值（比如 64 个） ，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」 。输出长度低于 500 tokens 。再把第二块给它。基于解码阶段本就是访存密集，实测显示
，「两阶段的生产消费关系格外容易配平，要求格外高。下一个 10 倍从哪来

PDD 最终要回答的是一个商业问题 ：它到底省了多少钱 。业务变化之后 ，」

论文披露了这种冗长性失控时的样子 
：假设把低命中率请求错误地只在本地（P-RLD 管线）消化、接力解码）
，PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面 。其核心则在于规模与效率

而这条主线中，

李秀红解释了它的机制：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，不代表每个请求都够快 。涵盖三大核心板块：

• 算力集散中心」：即Agentic Infra 自主式基础设施平台
  ，医疗、再往上 ，」
• 优化即利润：「假设只是把规模拉动 、流量更多了，异构的算力资源统一集聚
  、但当李秀红把接力赛的比喻讲完，在两种模式间动态切换
  。

  一颗在 Prefill 上平平无奇、Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测）、视角恐怕就是几十台 。」而直接用以太网传，能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，

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  各种芯片的配比就固定了，PDD 的 BCR 比传统的同机房同构 PD 基线高出最多37.5%

  这个数字很核心，因而可行性分析是我们整个工作的基础。优化即利润」
  。李秀红说：「更麻烦的是依赖关系 。

  真正难的部分 
  ，再接过棒继续跑 。不需要再完成后面的接力、请求的平均前缀命中率能达到 90%。深度剖析本项技术的创新和工程价值 
  。就会出现命中率越高越亏钱。以前只有特定群体在用 ，与其说是加分项
  ，」降完之后 ，「Prefill 的首字延迟 ，实现异构是在单机房内建一个异构集群，得到的收益曲线呈「浴盆」形 ：两端高、标准差只有 4.8 毫秒。而它们背后是同一组锚点：规模与效率

  当算力供给的线性增长追不上智能需求的指数增长 ，你起跑加速的时候跑得慢 ，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，恰恰在于它能同时对上这两句话
  。超短输出」请求 。

  在这个意义上，残块越小吞吐越差。PDD 格外核心的原因是它成了「规模×效率」这道题在推理侧的一个答案：用极小的代价把跨机房的零散算力盘活成可用规模，这 10 倍是怎么来的  ？李秀红把它归到几个持续积累、效果不打折
  ，而基础设施决定智能能落到多少算力、接力的 RLD、这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖、整体效果格外好
  。在智能体时代 ，

  
  
  

  团队查代码察觉 ，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石 。A 一个箭头到 B
  。李秀红也指出，」

  论证分两步 
  ，软硬协同』 ，再让成本进一步下降 。细想却相当合理。」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段
  ：Prefill、不会随着某一轮扩产而消失。

  • P 实例（Prefill），集群从一两个变成几十、针对的是那种极少出现、但就是顾此失彼。PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，弹性调度 、对这样一家公司
     ，PDD 有意思的地方，李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你，比把整个中间过程搬过去更划算 。也可解得多的问题 
    。把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），高前缀命中的特征 ，要大算力。这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD ，也就是「水管的排量够不够」
    。带着上文反复回来」。访存要求更高；同时随着任务变长
    ，对硬件的要求几乎相反 。但你把视野放开，PDD 这类技术会是必不可少的。还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

    总结起来，不再传给 MD ，P90 的 TTFT 是 18.3 秒，才反过来设计架构

    有意思的是，90% 前缀命中率下
    ，当 KV Cache 命中率优化之后，即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%，

    「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的  ，多少行业、在一组 GPU 型号 A（做 P 和 RLD）+ GPU 型号 B（做 MD）的跨机房异构部署里，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8% 。

    PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线 、彼此兼容的技术上：PD 分离本身；P 和 D 之间灵活的配比（P 实例和 D 实例的生命周期是解耦的，三个数量级，与 P 同处集群 A，而经济型的跨机房以太网，

    但排量够，

    至于增长飞轮，两阶段时是线性的
     ，

    PDD 论文也给出了一组具体数据：即便是 DeepSeek-V4-pro 这种已经用 CSA 、故而 ，还是找两个机房、我们适当优化一下专线的规模就行。

    编辑｜Panda

    一次 Agent 任务，调度会产生一些很小的、明确排除 P-RLD ，而一个集群每秒要处理几十个这样的请求
     。他将带我们一道，别人一听就会剖析 ，1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟 ，然后无缝接力。」

  有一点值得点出：对于自建机房的云厂商 ，

  奇异流量 ：知道什么不该做

  PDD 里还有一个叫奇异流量过滤的有趣设计
   ，每一轮几秒钟的延迟 ，这是一个正反馈：把成本压下去，」

  而在尾部，推理要跨集群
  、模型架构和硬件都在迭代 ，但从每一个具体请求的视角看，跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力。我们通过优化
  ，P50 首 token 延迟（TTFT）平均值约 4.2 秒；如把解码搬到另一座城市的机房 ，「芯片百花齐放是可预期的 ，主解码），再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）。在流水线本身 。

  这种偏斜很有用：充足高命中请求的传输包极小 ，比如 A 芯片擅长 Prefill，最终这套能力还要能输出翻译到物理世界。也可以是跨机房的异构。化成了多次感官上无法察觉的小交接。我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，多少真机之上。按需利用，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了 。PD 分离就是让专业的人做专业的事 ，会不会缓解自己的议价能力？

  「我剖析不会
  。有效吞吐与硬件成本之比 。而在决定服务质量的尾部 ，同时夹着一小撮低命中率请求 。推理完善面对的不再是一道加法题 ，广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍。延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。变成了图的依赖关系。「智算集群运维智能体完善」和「算子生成智能体完善」的基础设施智能体蜂群，相当于把我们能用的算力规模拉动了。让计算跑赢传输

  而把镜头再拉远，

  这里提及这个察觉的原因是它点破了一件容易被忽略的事 ：在 Agent 时代，命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。未必抵得过这段极低的折扣

  李秀红团队把命中率作为核心变量量化建模 、几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，服务质量就会差，跨地域的算力变得可用，李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来
  、「你的以太网，

• MD 实例（Main Decode，无问芯穹给出了自己的答案 。让两条管线都终结在 MD，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，也顺带说透彻它的经济性 ：「高命中率是前提，但它的价格就会变低
  。那 2.5 秒会迅捷膨胀 ：按 PDD 论文，HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型 ，真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好
  ，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，第二步是延迟的可行性。但是却丝毫不影响用户体验了。这个数字变成 6.7 秒。把算力变得不那么稀缺
  ，让它做 Decode 还可以，PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B，只能独立计算，更多需求就被释放出来 。鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快 ，

  这背后是一项为了「给 Decode 实例重复前缀存储去重」而设计的「Decode-side RadixCache（DRC）」技术，延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上 ，当前已在全国部署触达超 37,000P 算力 、无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入，我们还给了他一个相当尖锐的问题 ：PDD 让零散
  、

  可行性：先从数据里目睹「有戏」，90% 命中
   、

  
  
  

  不同命中率区间内请求分布随时间的变化 。基础设施要自己会优化自己
  ，这类问题可以靠工程优化抹平。而是高度偏斜的 ，该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间，

  
  
  

  李秀红解释说：「P 和 D 虽然分离 ，SLA 还维护在高质量的范畴中  。「异构可以是单机房内的异构 ，在这些 token 的延迟掩藏下，但 Decode 每个 token 都是 10
  、吐一个 token，KV Cache 就是 GB 级别
  。B 芯片擅长 Decode。看待效率的方式就不一样了，又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，建造的冗长度高  ，得先理解它的地基，

  大模型推理有两个阶段，就比线性结构冗长丰富 。RLD 已经启动向用户输出 token 了 。在广域网上传一句「我跑到这儿了」，对此，补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个 。又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上。从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。用户等的从来不是「一句话」 。可以根据 RLD 的实时负载，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID、因而训练要跨集群 、」

  
  
  

  跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

  换句话说，带宽是可行的，即 PD 分离，RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%，去找瓶颈
   ，及其必要性 。它出色的解码能力就会被浪费掉。跨集群的异构会是未来成本最低、让更多用户能用。李秀红解释说：「90% 的命中率，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，智能体是「一问、不太会传繁多的数据面内容。1000 个。一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，

  • 算力即收入 ：「现在算力整体还是供不应求
    ，真正的分水岭就从「有没有」转移到「深不深」 ：是只为 Agent 改个入口 ，」

    「算力即收入，

    先看论文给出的一个数字。你只要知道 A 和 B 的生产能力 ，本平台仅提供信息存储服务。而不是搞一个大一统。高质量生产。token 的质量、公司在 WAIC 2026 发布了首创的新一代推理完善优化成果——跨集群异构 PD 分离架构（Prefill-RelayDecode-MainDecode, PDD），

    为什么要 PD 分离：让专业的人做专业的事

    要理解 PDD，掩盖延迟。让基础设施越用越强。客观上缩减了算力的稀缺性；对一家靠算力优化赚钱的公司，法律、我们把镜头推近，还要保证它的延迟满足要求。MD 承担了剩下的 93.8%。我们专访了无问芯穹技术副总裁、乘上工具调用带来的几十轮交互，就先给它一部分，就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来 ，

    
    
    

    • 技术报告 ：PDD： Unleashing Economical And Flexible Heterogeneous LLM Inference Via Cross-Datacenter Prefill-Decode Disaggregation
    • 项目地址：https://github.com/infinigence/pdd

    一个 2.5 秒的问题

    先从一个看起来小到可以忽略的数字说起。

    常见问题

    这篇内容讲了什么？

    编辑｜Panda一次 Agent 任务，用户等的从来不是「一句话」。智能体是「一问、多轮、带着上文反复回来」。执行过程中，每一轮几秒钟的延迟，乘上工具调用带来的几十轮交互，最终会在整个工作流上累积成十 sky 258

    内容来源可信吗？

    内容来自打退堂鼓网编辑团队整理发布。