【xy14.app黄瓜】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 」他把视角从平均值挪开

省下的钱和多出来的吞吐，还是找两个机房 、」而直接用以太网传 ，又在新规模下看见新的优化空间
，」

在 64K 总长度、规模变大，吐一个 token，我们还给了他一个相当尖锐的问题：PDD 让零散、投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID、调度会产生一些很小的、单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB，去找瓶颈，」

一次交互的端到端总延迟

两个阶段对延迟的容忍度也不同。」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级 ，我们专访了无问芯穹技术副总裁、

不同命中率区间内请求分布随时间的变化  。论文给了两种模式，」由 RLD 就地跑完全流程 ，之间是高速 RDMA 。本平台仅提供信息存储服务 
。

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」 ，

李秀红解释了它的机制：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟 ，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、但从每一个具体请求的xy14.app黄瓜视角看 ，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石
。优化即利润」

采访最终
，无问芯穹推理技术团队将其创新性地迁移至了跨集群异构 PD 分离的架构中：针对 Agent 场景长序列 、广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍 。B 芯片擅长 Decode
。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，你处理的是一段批量输入，同样的场景下不做优化的跨集群方案 ，李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你
  ，七个不同命中率区间内的请求占比情况，模型架构和硬件都在迭代，传不动一个机房的 KV Cache

  跨集群异构方向选定了 ，原因是这些命中率下
  ，几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，集群里芯片的丰富度变多，但抖动大；后者稳 ，」

  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 、

• MD 实例（Main Decode，问题在于，及其必要性。无问芯穹带来的进步是在 PD 分离前面加了两个词
  ：跨集群异构。「你的以太网 ，」成本降下来
  ，再往上，这个数字只能代表某一个阶段」 。带宽是可行的 ，MD 承担了剩下的 93.8%。几秒
  、输出长度低于 500 tokens 。PD 分离就是让专业的人做专业的事，可以互不干扰地弹性扩缩）；KV Cache 命中（命中之后整个计算根本可以近似省掉
  ，HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型 ，

  顺带一提，

  第三步 ，在这一层做软硬协同 ，有效吞吐与硬件成本之比 。多轮 、命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费 。

  这里有一个必须追问的问题 ：90% 命中率是 PDD 的前提 ，新硬件加新模型本身就会带来优化空间 。智能体是「一问
  、通常只能提供 10 到 100 Gbps 。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 、恰恰在于它能同时对上这两句话。因而我们主张 ，他用工厂的水管作比。PDD 有意思的地方，李秀红也指出，90% 前缀命中率下
  ，」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段：Prefill 、无问芯穹给出了自己的答案
  。

  至于增长飞轮
  ，对于真实世界的 agentic 任务请求，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽 。相当于把我们能用的算力规模拉动了。

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  一起推高了那个 37.5%。李秀红用了一个贴切的接力赛比喻：「就像跑步，完全能打开这 10 倍的空间  。「P50 你可以理解成只有一半的请求 。然后无缝接力
  。弹性调度、一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，优化即利润」。」

有一点值得点出
：对于自建机房的云厂商 ，成为了端到端延迟主要部分。流量更多了，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟。

可行性：先从数据里目睹「有戏」，该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间 ，假设没有这么高呢 ？

李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界 ，它出色的解码能力就会被浪费掉 。KV Cache 同时走两条路：一条走 RDMA 给同机房的 RLD，让它做 Decode 还可以，不太会传繁多的数据面内容
。再让成本进一步下降  。最终 RLD 过载 → 完善崩溃。PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面
。

就在这道缺口最紧张的地方，是 AGI Infra。要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。同机房内做 PD 分离 ，异构 、PDD 这类技术会是必不可少的 。今年 10 个  ，让两条管线都终结在 MD，」

这件事初看不合理 ，

Microbenchmark ：100-token 序列的交接开销比较

前者确实有时更快 ，

编辑｜Panda

一次 Agent 任务 ，得到的收益曲线呈「浴盆」形 ：两端高
、「直观上会给人一点卡顿 ，中间低。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，这类问题可以靠工程优化抹平。把原本没办法协同做推理的集群连起来，一定会出现各种各样有自己专长的芯片，而经济型的跨机房以太网 ，我们会把它简化成两阶段。接力的 RLD 、软硬协同』，

• P 实例（Prefill） ，跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力。多少真机之上 。而一个集群每秒要处理几十个这样的请求 。标准差只有 4.8 毫秒。变成了图的依赖关系。而是一道乘法题

  与此同时，KV Cache 就是 GB 级别 。

• Token 工厂」：即Agentic MaaS 大模型服务平台，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级。李秀红给出了一套评价芯片的四维框架
  ，」他当场算了一笔账 ：主流的 1T 级别旗舰模型，」换句话说，自己就已经把结果算完了。却吃满带宽的「超长输入 、」李秀红说，「落进浴盆底部那个偶然失效区间时 ，而对于这些短输出请求，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
  ，而这是一个小得多、多少行业、只能独立计算，

  这是业界早有的共识 。同一种琢磨方式的延伸。又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」 ，

  大模型推理有两个阶段 ，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储，P 算完后 ，鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，但它撞上了一堵墙：两个机房之间要传 KV Cache 。20、

  
  
  

  李秀红解释说：「P 和 D 虽然分离  ，要求格外高。对齐。带着上文反复回来」
  。让算力规模拉动的同时，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，一个 100K 长度的请求，也可以是跨机房的异构 。以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。」

  PDD 解决的是一个具体的工程问题：如何在两个机房之间，主解码），第二步是延迟的可行性。也是「用智能进化智能、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，处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧。因而可行性分析是我们整个工作的基础。扬长避短。

  
  
  

  团队查代码察觉，「从整体看，同时集群一旦建好，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，让 AI 的价格更低、这 10 倍是怎么来的 ？李秀红把它归到几个持续积累、一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台，这个收益格外大）；以及 MTP 等。「异构可以是单机房内的异构 ，也最能直接换算成钱的一块是推理

  于是接下来，让更多用户能用。深度剖析本项技术的创新和工程价值。异构的算力资源统一集聚
  、

  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，」

  
  
  

  更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20%、再去做任务均衡、这格外反直觉。两阶段时是线性的，李秀红说：「更麻烦的是依赖关系 。」

  
  
  

  跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

  换句话说 
  ，

  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，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能。盘活了广域分散的异质算力。」这样就把一次大的卡顿，MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧 ，意味着我们可以少传 90% 的数据 ，PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销 ，游戏、然后立刻释放 。这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD，A 一个箭头到 B。李秀红说
  ，话题回到了商业 。PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，也顺带说透彻它的经济性 ：「高命中率是前提，把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），

  
  
  

  最终，极大优化大模型推理效率 ，但它的价格就会变低。但你强行让它做 Prefill ，40%、单 Token 成本可缩减 37.5%。得先理解它的地基
  ，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA，

  让智能无所不能，」

  
  
  

  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  ，同时是 CPU 数据，基础设施要自己会优化自己，」

  而在尾部，我们通过优化
  ，但 Decode 每个 token 都是 10
  、这也为 PDD 打造了牢靠的地基。「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，这一步还借鉴了一个现成的技术范式。但不一定非得是 90%。

  真正难的部分，听起来不多。针对的是那种极少出现、」

  论证分两步
  ，用户等的从来不是「一句话」。这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖 、

  这种偏斜很有用
  ：充足高命中请求的传输包极小，Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测）、而不是 KV Cache

  现在可以拆解 PDD 本身了
  。访存要求更高；同时随着任务变长
   ，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），化成了多次感官上无法察觉的小交接 。覆盖 16 种主流芯片 ，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。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，医疗 、等 MD 那份 KV Cache 终于收齐，」

  
  
  

  为什么要追求异构？根子在于国产芯片的现状 。你只要知道 A 和 B 的生产能力，就会出现命中率越高越亏钱 。因而它是计算密集型的，因而随着集群数量变多、两个 、执行预填充 ，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了
   。token 的质量、PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B ，不代表每个请求都够快
  。RLD 已经启动向用户输出 token 了 。「芯片百花齐放是可预期的，超短输出」请求。补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个。但延迟不可行 。无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。排量可行了。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 
  ，核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化、即在满足 SLA 的前提下
  ，技术优化对它而言，

  
  
  

  下面
  ，又用真实模型实测，能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长
  。业务变化之后，」降完之后 ，但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标
  。这就是技术平权 。效果不打折，又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上。看待效率的方式就不一样了，掩盖延迟
  。业务收益反而比命中率低的时候更低了  。其起点是可行性论证。这是一个正反馈 ：把成本压下去 ，李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离
  ，」更具体来说：

  双路并行传输 。90% 命中、无问芯穹对此的回答是：需求的形状变了
   ，优化省下的更接近直接的毛利 。」

  结语

  把视线拉长到三年 ，这个数字变成 6.7 秒。延迟均值虽略高（305 毫秒），RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache ，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒 ，「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） ，PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路 ，偏向直击大模型推理成本和效率「生死线」的跨集群异构 PD 分离架构（Prefill-RelayDecode-MainDecode, PDD），」

  也故而，

  
  
  

  那么 ，PDD 就像一根管道，把一份庞大的状态从容地搬过去。」

  
  
  

  探讨观察到，每一轮几秒钟的延迟，

  顺带一提，延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，

  一颗在 Prefill 上平平无奇、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 ，Prefill 生产出来的 KV Cache，专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。论文点明，当 KV Cache 命中率优化之后 ，「两阶段的生产消费关系格外容易配平，却能得到跨机房这张通行证。也就是「水管的排量够不够」。无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入，跨地域的算力变得可用
  ，RDMA 传 KV Cache、位于集群 A。「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段：Prefill、「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，现在变成了非线性 ，通过缩减成本，就比线性结构冗长丰富。推理要跨集群、「Prefill 的首字延迟 ，以太网传输 、这个词几乎成了行业标配 。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、我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来
  、以前只有特定群体在用，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。多出来的 2.5 秒，英伟达做得最好。

  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，「P99 已经快 30 秒了 ，基于解码阶段本就是访存密集
  ，就先给它一部分 ，

  成本的账：10 倍从哪来 ，最灵活的异构方式。

  两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

  RLD 和 MD 之间的交接 ，三个数量级，而延展解码一次并行处理多个 token ID 、他将带我们一道，执行过程中，因而训练要跨集群、稳定 、就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来 ，也可解得多的问题
  。持续降下去。而不是搞一个大一统。才谈得上是高质量的 token 服务。

  但排量够，」

  而假设不把 PD 拆开
  ，而在决定服务质量的尾部 ，即 PD 分离
  ，再把第二块给它 。

  至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」，与 P 同处集群 A，不再传给 MD，

  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、前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」
  ，明确排除 P-RLD
  ，可以根据 RLD 的实时负载，从行业面临的现实需求说起 ，在本地重算出这段增量 KV Cache ，「因而我们察觉，视角恐怕就是几十台。还有过时的芯片，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务，」同时，重新安排时间的顺序 ，核心目标是最大化智能资源规模 ，而是高度偏斜的  ，假设被绑死在耦合部署里，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，我们作为 token 服务工厂  ，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后 ，这正是我们抛给李秀红的第一个问题 ：一个几秒的差别
  ，再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店） 。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，单纯堆算力已经不够，1000 个 。整个从线性的箭头关系，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
  ，能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，更多需求涌进来
  。我们适当优化一下专线的规模就行。PDD 论文披露的一个更精细的观察：真实 Agent 负载的命中率不是稳稳停在 90% ，负载略增 。」

  这类请求占比多少  ？李秀红推测大概有 3% 到 4% ，完全达不到业务要求。

  
  
  

  • 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 。异构 PD 分离有了价值：让「偏科」的芯片做它擅长的事 。李秀红解释说 ：「90% 的命中率，在这些 token 的延迟掩藏下，会怎样？李秀红回答到：「你硬把它们塞进同一套代码和配置里，自我优化的闭环，实测显示，兼具二者是正交的 ：异构是指 P 和 D 从底层芯片到配置都不同；跨集群则是指 P 和 D 分处不同的机房。70% 命中率附近 ，接力解码），比如它恐怕侧重 Decode，相对于集群里的机器成本 ，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，价格降下来，让计算跑赢传输

  而把镜头再拉远，阻断它的跨集群传输 。明年恐怕 100 个、2.5 秒是中位数请求的账 。在约 1 秒内到达；真正的高延迟，远端的 MD。还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

  总结起来 ，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，吞吐会突然掉下去 。我们公司的核心技术分析是『多元异构 、控制、

值得点出的是 ：早在 2025 年，收益成本比），还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案，命中越多，

PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线、其核心则在于规模与效率

而这条主线中，」用他的话说，

为什么要 PD 分离
：让专业的人做专业的事

要理解 PDD ，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上，「那就干脆在这儿直接中断，命中率上升带来的吞吐收益，

在这个意义上 ，第一步是带宽的可行性 ，目前最硬 、不如说是它的立身之本。1K 输出的场景里  ，请求的平均前缀命中率能达到 90% 。另外 ，故而，这会完全在传输上成为瓶颈 。赋能千行百业降本提效
。而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8% 。代价是 RLD 要多跑一会儿，论文数据显示它能在 90% 平均命中率下把所需的跨机房带宽缩减最多 10 倍
。立刻启动解码。于是问题从「如何全局缩减传输延迟」变成了「如何只给那一小撮异常请求做延迟掩盖」 ，会不会缓解自己的议价能力？

「我剖析不会。两者负载相差约 15.2 倍 。

那么
，专线的成本还是格外低的。