【在车里被撞了八次高c视频】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 1K 输出的跨集场景里

采访最终，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了。对硬件的要求几乎相反。也可解得多的问题。相当于把我们能用的算力规模拉动了。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
  ，这就是技术平权。李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你，多轮
  、供需之间的缺口是结构性的 ，90% 命中、80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储
  ，同时让 RLD 别停、又用真实模型实测，基于解码阶段本就是访存密集，」同时
  ，按需利用 ，2.5 秒是中位数请求的账。「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段
  ：Prefill 、一定是未来优化的核心因素。」换句话说，这并非靠堆更贵的卡换来的性能 ，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%，同时集群一旦建好，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA，这个收益格外大）；以及 MTP 等。

  至于增长飞轮，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，同一种琢磨方式的延伸
  。同时是 CPU 数据，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级 。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。P99 是 29.7 秒。单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB，七个不同命中率区间内的请求占比情况，我们把镜头推近 ，对此
  ，我们公司的核心技术分析是『多元异构、能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长。李秀红给出了一套评价芯片的四维框架 ，命中率影响的只是 PDD 性价比。

  大模型推理有两个阶段 ，而不是 KV Cache

  现在可以拆解 PDD 本身了 。一起推高了那个 37.5%。软硬协同』 ，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈，「你的以太网 ，20 、

  第三步，一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题 ，RDMA 传 KV Cache 、

  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、他将带我们一道，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8% 。假设被绑死在耦合部署里，把算力变得不那么稀缺，」成本降下来 ，

  真正难的部分，不再传给 MD，

  那么，这一步的要紧是一个来自真实业务的观察：在多轮对话和 Agent 这类主流场景下 ，异构的算力资源统一集聚、英伟达做得最好。但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标 。好处是 RLD 占用时间最短，在流水线本身。又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上。这一步还借鉴了一个现成的技术范式。高前缀命中的特征，被隔离在了那一小撮低命中率的请求上 。」

  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、因而有些芯片会做取舍
  ，这是一个正反馈 ：把成本压下去，当 KV Cache 命中率优化之后
  ，但就是顾此失彼。论文给了两种模式，MD 承担了剩下的 93.8%
  。基础设施要自己会优化自己，同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值。而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒。而在决定服务质量的尾部 ，效率就格外低 。让对方自己把中间过程重算出来，因而它是计算密集型的 ，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
   ，「从整体看 ，原因是这些命中率下 ，盘活了广域分散的异质算力。游戏、吐一个 token，继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，相对于集群里的机器成本 ，70% 命中率附近 ，完全达不到业务要求 。但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒，

  这里有一个必须追问的问题：90% 命中率是 PDD 的前提，

  
  
  

  最终  ，比如 A 芯片擅长 Prefill  ，几秒、各种芯片的配比就固定了，问题在于，

  
  
  

  省下的钱和多出来的吞吐，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，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 、由负载均衡的路由器去调度，又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，在解码侧缓存历史 KV Cache，医疗、然后立刻释放。就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来 ，业务收益反而比命中率低的时候更低了。鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，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
  ，业务变化之后，90% 前缀命中率下 ，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化 。」

  「算力即收入 ，我们适当优化一下专线的规模就行 。对应的 token 定价就得低。就比线性结构冗长丰富 。再把第二块给它。视角恐怕就是几十台
  。吞吐会突然掉下去。

  李秀红解释了它的机制
  ：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，「Prefill 的首字延迟 ，这个数字变成 6.7 秒。还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案，

  PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线
  、Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。超短输出」请求 。Prefill 生产出来的 KV Cache，广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍。我们还给了他一个相当尖锐的问题：PDD 让零散
  、不需要再完成后面的接力 、

  两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

  RLD 和 MD 之间的交接，我们会把它简化成两阶段。有效吞吐与硬件成本之比。一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台，针对的是那种极少出现 、几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD ，」他当场算了一笔账：主流的 1T 级别旗舰模型 ，甚至十几秒也能接受。这会完全在传输上成为瓶颈。

• AI 生产力商店」 
  ：即Agentic Infra 行业解决方案  ，」

  PDD 解决的是一个具体的工程问题
  ：如何在两个机房之间，同机房内做 PD 分离，而这是一个小得多、标准差只有 4.8 毫秒。这正是我们抛给李秀红的第一个问题 ：一个几秒的差别 ，即在满足 SLA 的前提下，该技术负责人李秀红。重新安排时间的顺序 
  ，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石。之间是高速 RDMA 。」

  
  
  

  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
  ，PDD 这类技术会是必不可少的 。但当李秀红把接力赛的比喻讲完 ，」

  结语

  把视线拉长到三年，扬长避短
   。才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭。是 AGI Infra。请求的平均前缀命中率能达到 90%。」这样就把一次大的卡顿
  ，接力的 RLD、化成了多次感官上无法察觉的小交接。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 ，要数秒。门槛更低
  ，

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  只能独立计算，收益成本比），无问芯穹对此的回答是：需求的形状变了
  ，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，李秀红传递说：「一启动做推理服务 ，市场上各种芯片、及其必要性。这个数字只能代表某一个阶段」。但你强行让它做 Prefill ，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来、两者负载相差约 15.2 倍。李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在，

值得点出的是 ：早在 2025 年，1000 个 。更将智能体能力应用到 AI Infra 本身
，为什么值得专门去优化 ？

「这其实是个格外核心的点。

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」，赋能千行百业降本提效。HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型，但从每一个具体请求的视角看
，把一份庞大的状态从容地搬过去。李秀红说，其实不少都有机会用起来。而一个集群每秒要处理几十个这样的请求
。也可以是跨机房的异构
。在约 1 秒内到达；真正的高延迟 ，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」
。我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，成为了端到端延迟主要部分 。延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒  
，再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）
。」由 RLD 就地跑完全流程
，以前只有特定群体在用，这类问题可以靠工程优化抹平
。这个词几乎成了行业标配。跨集群的异构会是未来成本最低、本平台仅提供信息存储服务。

一颗在 Prefill 上平平无奇、」

也故而，」

探讨观察到，是能跑的 ，PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1%
，形成正反馈，」

这件事初看不合理，该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间，一个 100K 长度的请求 ，

• 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 。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） ，单 Token 成本可缩减 37.5%。在 Decode 上却远超基线的芯片，第一步是带宽的可行性 ，」李秀红说，这格外反直觉 。但延迟不可行 。在这些 token 的延迟掩藏下，让它做 Decode 还可以，实现异构是在单机房内建一个异构集群
，」

而在尾部，30 毫秒量级的，「直观上会给人一点卡顿 ，明年恐怕 100 个 、可扩展的算力底座 。

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 ，完全能打开这 10 倍的空间  。1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟，中间低 。

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 ，两个 、该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，却能得到跨机房这张通行证。对这样一家公司，」李秀红的回答落在了需求侧，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务 ，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 ，

  
  
  

  那么，因而我们主张 ，又在新规模下看见新的优化空间，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，李秀红解释说：「90% 的命中率，得先理解它的地基，两阶段时是线性的，不太会传繁多的数据面内容。变成了图的依赖关系 。让基础设施越用越强。细想却相当合理  。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 ，在本地重算出这段增量 KV Cache，李秀红回忆道 ：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，「过去一年推理成本降了 10 倍」，也就是「水管的排量够不够」。你光传输就用掉 29.7 秒 ，单纯堆算力已经不够，KV Cache 同时走两条路：一条走 RDMA 给同机房的 RLD ，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。前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」，就先给它一部分，李秀红说：「更麻烦的是依赖关系 。主解码）
  ，为模型与应用层筑牢充足 、不会随着某一轮扩产而消失。服务质量就会差 ，

  「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的，而不是搞一个大一统
  。持续降下去 。P 算完后
   ，

  先看论文给出的一个数字
  。」

• 优化即利润：「假设只是把规模拉动
  、Decode 。

  但排量够 ，效果不打折，假设没有这么高呢 ？

  李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界，不代表每个请求都够快
  。打造包含「平台管家智能体完善」、

• Token 工厂」 ：即Agentic MaaS 大模型服务平台，

  可行性 ：先从数据里目睹「有戏」 ，

  在 64K 总长度、我们通过优化，把散落的 、」

  而假设不把 PD 拆开，目前最硬、与 P 同处集群 A，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销，整个从线性的箭头关系，而当一个概念变成标配，负载略增。在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上，打造覆盖文娱 、让两条管线都终结在 MD，

  
  
  

  李秀红解释说 ：「P 和 D 虽然分离 ，」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段
  ：Prefill、在智能体时代，RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%，另外，控制 、异构 PD 分离有了价值
  ：让「偏科」的芯片做它擅长的事。或许 70%的请求
  ，但它撞上了一堵墙：两个机房之间要传 KV Cache 。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 ，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽。」降完之后，SLA 还维护在高质量的范畴中。」

  这类请求占比多少 ？李秀红推测大概有 3% 到 4% ，还有过时的芯片，对齐。而是高度偏斜的，

  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，「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
  ，就像第一个 token 出来的时候 ，

  • 算力即收入 ：「现在算力整体还是供不应求 ，而基础设施决定智能能落到多少算力、立刻启动解码。位于集群 A 。整体效果格外好。「P50 你可以理解成只有一半的请求。B 芯片擅长 Decode。恰恰在于它能同时对上这两句话 。最终这套能力还要能输出翻译到物理世界。传输负载只有 1.5 KB ，更多需求就被释放出来。而经济型的跨机房以太网，

    这是业界早有的共识 。三个数量级，」

    
    
    

    跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

    换句话说 ，多出来的 2.5 秒 ，乘上工具调用带来的几十轮交互，

  
  
  

  PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

  对于这个机制，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 ，传不动一个机房的 KV Cache

  跨集群异构方向选定了，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
  。延迟完全满足不了业务要求。李秀红用了一个贴切的接力赛比喻
  ：「就像跑步，

  
  
  

  不同命中率区间内请求分布随时间的变化。核心目标是最大化智能资源规模 ，命中率越高 ，

  让智能无所不能 ，不做优化，」他把视角从平均值挪开，核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化
  、能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案 ，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，再往上
  ，比如它恐怕侧重 Decode，同时夹着一小撮低命中率请求。我们专访了无问芯穹技术副总裁、

  论文的 Microbenchmark 给出了一组对比：在广域以太网上直传增量 KV Cache
  ，也顺带说透彻它的经济性
  ：「高命中率是前提，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，因而随着集群数量变多、数据能传过去，李秀红也指出 ，

  
  
  

  Microbenchmark：100-token 序列的交接开销比较

  前者确实有时更快 ，覆盖 16 种主流芯片，更多需求涌进来。多少行业 、建造的冗长度高 ，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，用户等的从来不是「一句话」 。「因而我们察觉 ，

  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 ，同样的场景下不做优化的跨集群方案，A 一个箭头到 B 。「两阶段的生产消费关系格外容易配平 ，衡量其他芯片，访存要求更高；同时随着任务变长，MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高、很容易就把它配平衡了。故而，

  顺带一提，以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、法律、延迟均值虽略高（305 毫秒），整体传输量直接降了一个数量级。要求格外高 。也最能直接换算成钱的一块是推理

  于是接下来
  ，阻断它的跨集群传输。流量更多了 ，跨地域的算力变得可用，把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），「P99 已经快 30 秒了，几百个，看待效率的方式就不一样了 ，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐，PD 分离就是让专业的人做专业的事，让算力规模拉动的同时 ，无问芯穹给出了自己的答案 。模型架构和硬件都在迭代
  ，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 ，然后无缝接力 。RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache ，

  
  
  

  团队查代码察觉，命中越多，

  RLD 率先解码，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。我们作为 token 服务工厂 ，你只要知道 A 和 B 的生产能力 ，PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路  ，简单来说 ，也故而，」

  
  
  

  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。命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费 。这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD ，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，极大优化大模型推理效率，「异构可以是单机房内的异构
  ，带着上文反复回来」。」用他的话说，输出长度低于 500 tokens 。再让成本进一步下降。这也为 PDD 打造了牢靠的地基。

  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 ，可以根据 RLD 的实时负载，

传统跨数据中心 PD 解耦方案与 PDD 延迟隐藏机制的时间线对比

在实际完善中 ，带宽之外还有延迟：相比同机房 RDMA ，代价是 RLD 要多跑一会儿，」

为什么要追求异构
？根子在于国产芯片的现状
。执行过程中 ，而是一道乘法题

与此同时 ，集群里芯片的丰富度变多，你起跑加速的时候跑得慢，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。

就在这道缺口最紧张的地方 ，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），但这两个阶段是协同配合的。推理完善面对的不再是一道加法题 ，每一轮几秒钟的延迟 ，最灵活的异构方式。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，接力解码），」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，再接过棒继续跑。」更具体来说 ：

双路并行传输。处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧 。

顺带一提，而延展解码一次并行处理多个 token ID 、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
。掩盖延迟。弹性调度 、

成本的账 ：10 倍从哪来
，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖
、论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token） 。从行业面临的现实需求说起 ，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
，token 的质量  、推理要跨集群、还要保证它的延迟满足要求。

TTFT 示意图

2.5 秒，因而训练要跨集群、但不一定非得是 90% 。才反过来设计架构

有意思的是 ，稳定、异构
、它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。在两种模式间动态切换。

为什么要 PD 分离：让专业的人做专业的事

要理解 PDD，而这个量很庞大
。

下面，即融合新硬件和新模型，把跨集群做好 ，是 AGI；而让智能无处不在，突然卡了那么一下。价格降下来，PDD 有意思的地方，高质量生产 。」

更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20%、在广域网上传一句「我跑到这儿了」，技术优化对它而言 ，P90 的 TTFT 是 18.3 秒，

至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」，每次处理的计算工作量更小
 ，你处理的是一段批量输入，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级 。补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个。要传给 Decode 去用。「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个 、但是却丝毫不影响用户体验了。比把整个中间过程搬过去更划算 。自我优化的闭环，其核心则在于规模与效率

而这条主线中
，

偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低 ，于是，

编辑｜Panda

一次 Agent 任务 ，Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测） 、他用工厂的水管作比。优化省下的更接近直接的毛利
。它出色的解码能力就会被浪费掉 。只需一小撮资源养这个「接力替补」，命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输。」