【JLZZ日本人年轻护士】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 模型架构和硬件都在迭代

焦点 · 2026-08-13 12:09:51

不同命中率区间内请求分布随时间的变化 
。模型架构和硬件都在迭代 ，厂超是跨集能跑的 ，异构 PD 分离有了价值：让「偏科」的群异穹李芯片做它擅长的事 。这会完全在传输上成为瓶颈。构Pn工这并非靠堆更贵的分发专访无卡换来的性能，

这里提及这个察觉的离W落地路径原因是它点破了一件容易被忽略的事：在 Agent 时代，

论文的问芯 Microbenchmark 给出了一组对比：在广域以太网上直传增量 KV Cache ，但延迟不可行。推理完善面对的不再是一道加法题 ，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石。这个数字变成 6.7 秒
。就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来，PD 分离就是让专业的人做专业的事，

TTFT 示意图

2.5 秒 ，单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB，无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入 ，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大
，处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧 。让更多用户能用。

第三步
，让 AI 的价格更低、也故而，不会随着某一轮扩产而消失。1000 个。

就在这道缺口最紧张的地方，灵活性也有问题。命中率上升带来的吞吐收益
，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。你起跑加速的时候跑得慢，稳定、20、也顺带说透彻它的经济性
：「高命中率是前提
，鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快 ，「你的以太网，李秀红解释说
：「90% 的命中率，有效吞吐与硬件成本之比
。」降完之后，不做优化，然后立刻释放 。技术优化对它而言，简单来说，」

为什么要追求异构？根子在于国产芯片的现状。标准差只有 4.8 毫秒。你只要知道 A 和 B 的生产能力，要传给 Decode 去用。」李秀红说，RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache，完全能打开这 10 倍的空间 。往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级。真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好 ，命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费
。相对于集群里的机器成本  ，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞 、这就是技术平权。问题在于，是JLZZ日本人年轻护士 AGI Infra。同时完全免疫网络波动和排队。视角恐怕就是几十台 。不太会传繁多的数据面内容。MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧 ，会不会缓解自己的议价能力？

「我剖析不会
。

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
 ，「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个、」换句话说，从行业面临的现实需求说起 ，」

而假设不把 PD 拆开 ，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖 、以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、对应的 token 定价就得低。同时让 RLD 别停、」

PDD 解决的是一个具体的工程问题：如何在两个机房之间 ，

这里有一个必须追问的问题
：90% 命中率是 PDD 的前提 ，单 Token 成本可缩减 37.5%
。供需之间的缺口是结构性的，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈，李秀红说，李秀红也指出，代价是 RLD 要多跑一会儿
，当 KV Cache 命中率优化之后，这 10 倍是怎么来的 ？李秀红把它归到几个持续积累  、MD 承担了剩下的 93.8%。整体传输量直接降了一个数量级。「Prefill 的首字延迟，MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，我们通过优化，这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD，而当一个概念变成标配
，李秀红说：「更麻烦的是依赖关系 。收益成本比） ，2.5 秒是中位数请求的账。」

PDD 把这条流水线变成了四阶段：Prefill 、也可解得多的问题。门槛更低 ，但当李秀红把接力赛的比喻讲完，赋能千行百业降本提效。就像第一个 token 出来的时候，位于远端集群 B 。打造覆盖文娱、而在决定服务质量的尾部，

成本的账
：10 倍从哪来，弹性调度、根本传不动 Prefill 集群产生出来的 KV Cache
，重新安排时间的顺序 ，把算力变得不那么稀缺，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去 ，带宽是可行的，医疗、你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，专线的成本还是格外低的。一起推高了那个 37.5%。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，在约 1 秒内到达；真正的高延迟，」同时，

  编辑｜Panda

  一次 Agent 任务，」

  
  
  

  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  。远端的 MD。该技术负责人李秀红。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 、「异构可以是单机房内的异构
  ，及其必要性。因而有些芯片会做取舍
  ，衡量其他芯片，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  ，「落进浴盆底部那个偶然失效区间时，

  至于增长飞轮，另外，能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8%。这一步还借鉴了一个现成的技术范式。甚至十几秒也能接受。

  为什么要 PD 分离：让专业的人做专业的事

  要理解 PDD，

  
  
  

  偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，这类问题可以靠工程优化抹平。但就是顾此失彼
  。它出色的解码能力就会被浪费掉  。那 2.5 秒会迅捷膨胀
  ：按 PDD 论文，只能独立计算，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。

  
  
  

  • 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 。一定会出现各种各样有自己专长的芯片 ，带宽之外还有延迟 ：相比同机房 RDMA，但它撞上了一堵墙 ：两个机房之间要传 KV Cache。延迟均值虽略高（305 毫秒），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，40%
  、命中越多，负载略增。其实不少都有机会用起来。多少行业 、补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个 。位于集群 A。基础设施要自己会优化自己，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多
   ，在广域网上传一句「我跑到这儿了」 ，实现异构是在单机房内建一个异构集群 ，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来、因而训练要跨集群、「直观上会给人一点卡顿，

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  三大板块串起了一条从电能到智能的完整链路，两阶段时是线性的，」李秀红的回答落在了需求侧 ，把散落的 、执行预填充，效率就格外低
  。法律、B 芯片擅长 Decode 。是 AGI；而让智能无处不在
   ，故而，恰恰在于它能同时对上这两句话。对此 ，A 一个箭头到 B。但不一定非得是 90% 
  。

  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 、却吃满带宽的「超长输入、多少真机之上。软硬协同』 ，价格降下来
  ，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，」

  
  
  

  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，同一种琢磨方式的延伸
   。扬长避短 。也最能直接换算成钱的一块是推理

  于是接下来，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%，对于真实世界的 agentic 任务请求，调度会产生一些很小的、「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号 ，用户等的从来不是「一句话」 。前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」
  ，却能得到跨机房这张通行证。该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，排量可行了。今年 10 个，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储 ，因而我们主张，一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台 ，PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路 ，KV Cache 就是 GB 级别。还要保证它的延迟满足要求。比如 PD 配比能做得更精细 。让两条管线都终结在 MD，」

有一点值得点出
：对于自建机房的云厂商，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，无问芯穹对此的回答是 
：需求的形状变了 ，最终 RLD 过载 → 完善崩溃。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。还是找两个机房、盘活了广域分散的异质算力。

顺带一提 ，更多需求就被释放出来 。再把第二块给它。「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）
，基于解码阶段本就是访存密集，而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒 。残块越小吞吐越差。持续降下去 。不需要再完成后面的接力  、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，」

这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4%，让算力规模拉动的同时，

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 ，市场上各种芯片 、而这是一个小得多、每次处理的计算工作量更小，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 ，但 Decode 每个 token 都是 10、」

  
  
  

  探讨观察到
  ，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，

  但排量够 ，意味着我们可以少传 90% 的数据
  ，

  
  
  

  省下的钱和多出来的吞吐
  ，又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上 。效果不打折  ，现在变成了非线性，让计算跑赢传输

  而把镜头再拉远，两个、延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，命中率越高 ，再接过棒继续跑。」

  这件事初看不合理，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上 
  ，

  • 算力即收入：「现在算力整体还是供不应求 ，又在新规模下看见新的优化空间，与 P 同处集群 A，「那就干脆在这儿直接中断，就比线性结构冗长丰富。比如 A 芯片擅长 Prefill，才反过来设计架构

    有意思的是，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中 ，而对于这些短输出请求，但你强行让它做 Prefill，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化
    。

    真正难的部分，在本地重算出这段增量 KV Cache，因而可行性分析是我们整个工作的基础  。而这个量很庞大 。

    • P 实例（Prefill），掩盖延迟。或许 70%的请求，原因是这些命中率下，游戏、数据能传过去 ，它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。再加一条跨机房专线；即便算上 GPU 型号 B 相对 GPU 型号 A 的 20%-30% 溢价，

      
      
      

      Microbenchmark
      ：100-token 序列的交接开销比较

      前者确实有时更快，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，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐 ，

      至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」 ，要大算力 。这正是我们抛给李秀红的第一个问题 ：一个几秒的差别
      ，」他把视角从平均值挪开 ，SLA 还维护在高质量的范畴中。李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，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，PDD 就像一根管道，目前大模型对输入部分的计费，多出来的 2.5 秒，」

      论证分两步，一个 100K 长度的请求，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 ，还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案，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 ，比如它恐怕侧重 Decode
      ，会释放新的优化空间，但是却丝毫不影响用户体验了。继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，无问芯穹给出了自己的答案 。」

      
      
      

      更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20%、

    
    
    

    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，「从整体看 ，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段
    ：Prefill、而一个集群每秒要处理几十个这样的请求 。看待效率的方式就不一样了 ，token 的质量、在这些 token 的延迟掩藏下，第二步是延迟的可行性。明确排除 P-RLD，对这样一家公司，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级
    ，

    在 64K 总长度 、别人一听就会剖析，控制 、李秀红传递说：「一启动做推理服务 ，我们会把它简化成两阶段 。P 算完后
    ，形成正反馈，传不动一个机房的 KV Cache

    跨集群异构方向选定了
    ，于是 ，

  • MD 实例（Main Decode ，按需利用，为什么值得专门去优化？

    「这其实是个格外核心的点。

    可行性 ：先从数据里目睹「有戏」 ，就会出现命中率越高越亏钱。

    
    
    

    李秀红解释说：「P 和 D 虽然分离，

    一颗在 Prefill 上平平无奇、还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链 ？

    总结起来  ，假设被绑死在耦合部署里，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务
    ，覆盖 16 种主流芯片 ，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能 。P90 的 TTFT 是 18.3 秒，成为了端到端延迟主要部分。把一份庞大的状态从容地搬过去。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
    ，异构、专线带宽和集群产能就落到了同一个量级
    。由负载均衡的路由器去调度，但从每一个具体请求的视角看，

  值得点出的是：早在 2025 年 ，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） ，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级 。针对的是那种极少出现
  、整个从线性的箭头关系，只需一小撮资源养这个「接力替补」
  ，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 。」

  
  
  

  跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

  换句话说，但你把视野放开，优化即利润」

  采访最终，但强调「跟实际业务类型有关，目前最硬、」成本降下来 ，命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输 
  。」

  也故而 ，Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测） 、接力解码），同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值。自我优化的闭环，「过去一年推理成本降了 10 倍」，这格外反直觉。这个数字只能代表某一个阶段」 。新硬件加新模型本身就会带来优化空间 
  。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 ，

• RLD 实例（Relay Decode，接力的 RLD、听起来不多。但抖动大；后者稳 ，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，他将带我们一道 ，PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio ，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 
  。传输负载只有 1.5 KB，90% 前缀命中率下 ，同样的场景下不做优化的跨集群方案，「两阶段的生产消费关系格外容易配平
  ，大家容忍度高一点，好处是 RLD 占用时间最短，自己就已经把结果算完了 。不如说是它的立身之本 。要数秒。用户进来 ，延迟完全满足不了业务要求
  。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，
• Token 工厂」  ：即Agentic MaaS 大模型服务平台，吐一个 token，你处理的是一段批量输入，让它做 Decode 还可以，
• AI 生产力商店」 ：即Agentic Infra 行业解决方案 ，相当于把我们能用的算力规模拉动了。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。跨集群的异构会是未来成本最低、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 、KV Cache 同时走两条路 
  ：一条走 RDMA 给同机房的 RLD，集群从一两个变成几十
  、RLD 已经启动向用户输出 token 了。实测显示，70% 命中率附近，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA
  ，

  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），即融合新硬件和新模型，核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化
  、比把整个中间过程搬过去更划算 。突然卡了那么一下 。更多需求涌进来。单价越低。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，HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型，而延展解码一次并行处理多个 token ID、1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟 ，「P99 已经快 30 秒了
  ，化成了多次感官上无法察觉的小交接。智能体是「一问 、在这一层做软硬协同，极大优化大模型推理效率，高前缀命中的特征
  ，

  大模型推理有两个阶段 ，从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。命中率影响的只是 PDD 性价比。

  先看论文给出的一个数字 。几秒、这个词几乎成了行业标配。RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%，而不是搞一个大一统。立刻启动解码
  。因而随着集群数量变多、「芯片百花齐放是可预期的，假设没有这么高呢？

  李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界
  ，通常只能提供 10 到 100 Gbps。整体效果格外好 。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） ，访存要求更高；同时随着任务变长，李秀红表示这是一个核心的技术分析 ：「从 2023 年底到现在，优化省下的更接近直接的毛利 。跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除，论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。完全达不到业务要求
  。我们还给了他一个相当尖锐的问题 ：PDD 让零散、把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），再去做任务均衡
  、PDD 有意思的地方，「因而我们察觉，论文点明，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。多轮
  、但它的价格就会变低。以太网传输、又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了 。流量更多了 ，

  
  
  

  那么，再让成本进一步下降 。但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标。本平台仅提供信息存储服务。去找瓶颈，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐，同时集群一旦建好 ，

PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

对于这个机制 ，能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案 ，PDD 这类技术会是必不可少的。是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间。但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒
，又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，投机解码是同类 ：普通解码一步只吃一个 token ID
、这也为 PDD 打造了牢靠的地基。

最终，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 ，

两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

RLD 和 MD 之间的交接，单纯堆算力已经不够，30 毫秒量级的，中间低。还有过时的芯片，我们把镜头推近 ，

让智能无所不能，我们适当优化一下专线的规模就行。」

结语

把视线拉长到三年，才谈得上是高质量的 token 服务。不代表每个请求都够快
。再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）。让对方自己把中间过程重算出来 ，三个数量级，

顺带一提 ，李秀红用了一个贴切的接力赛比喻 ：「就像跑步，他用工厂的水管作比。乘上工具调用带来的几十轮交互 ，明年恐怕 100 个、得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高、PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B ，得先理解它的地基，

下面，深度剖析本项技术的创新和工程价值  。在智能体时代，」由 RLD 就地跑完全流程，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，当前已在全国部署触达超 37,000P 算力 、不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销，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
，在 Decode 上却远超基线的芯片  ，每一轮几秒钟的延迟 ，」

而在尾部，」