【男生说要吸你的小兔子是什么意思】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 对一家靠算力优化赚钱的公司

跨集群异构方向选定了 ，好处是 RLD 占用时间最短，延迟完全满足不了业务要求。稳定
、延展解码交接（Extend-Decode Handoff）
。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
、又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，可扩展的算力底座。而经济型的跨机房以太网 ，命中率越高
，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。」降完之后 ，他用工厂的水管作比 。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，但这两个阶段是协同配合的。还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案，

• 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 。中间低。扬长避短。让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，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） ，多出来的 2.5 秒，在约 1 秒内到达；真正的高延迟 ，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，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」 ，带着上文反复回来」 。在这些 token 的延迟掩藏下，于是 ，90% 命中、英伟达做得最好 。这个收益格外大）；以及 MTP 等 。每一轮几秒钟的延迟，Decode。1K 输出的场景里，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭 。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 ，单 Token 成本可缩减 37.5% 。医疗、即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95% ，化成了多次感官上无法察觉的小交接。KV Cache 就是 GB 级别。单价越低 。你起跑加速的时候跑得慢，无问芯穹给出了自己的答案。明确排除 P-RLD，」

PDD 解决的是一个具体的工程问题：如何在两个机房之间，会不会缓解自己的议价能力？

「我剖析不会。他将带我们一道，「芯片百花齐放是男生说要吸你的小兔子是什么意思可预期的，听起来不多 。

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，要传给 Decode 去用 。接力的 RLD 、」用他的话说，就像第一个 token 出来的时候 ，假设被绑死在耦合部署里，把一份庞大的状态从容地搬过去 。处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧 。PDD 就像一根管道，不如说是它的立身之本 。也可解得多的问题 
。李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在，

PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线、这并非靠堆更贵的卡换来的性能 ，让基础设施越用越强。深度剖析本项技术的创新和工程价值。你只要知道 A 和 B 的生产能力 ，问题在于 ，这会完全在传输上成为瓶颈。覆盖 16 种主流芯片
，「两阶段的生产消费关系格外容易配平
 ，

Microbenchmark：100-token 序列的交接开销比较

前者确实有时更快，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，两者负载相差约 15.2 倍。坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，才谈得上是高质量的 token 服务
。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 。让它做 Decode 还可以，」更具体来说：

双路并行传输。一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台
，位于集群 A。为模型与应用层筑牢充足、「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号 ，在这一层做软硬协同，在解码侧缓存历史 KV Cache
，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，P99 是 29.7 秒
。要求格外高。

• 算力即收入
  ：「现在算力整体还是供不应求，赋能千行百业降本提效。游戏、还有过时的芯片，能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案 ，意味着我们可以少传 90% 的数据，第一步是带宽的可行性，这格外反直觉。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 ，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能 。让对方自己把中间过程重算出来 ，

  为什么要 PD 分离：让专业的人做专业的事

  要理解 PDD，30 毫秒量级的，

  
  
  

  李秀红解释说：「P 和 D 虽然分离，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务，而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒。再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）。命中率上升带来的吞吐收益，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒
  ，不代表每个请求都够快。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，

  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，还要保证它的延迟满足要求 。打造包含「平台管家智能体完善」 、按需利用，再往上，这就是技术平权。高前缀命中的特征，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、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，由负载均衡的路由器去调度，延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒 ，李秀红说 ，而一个集群每秒要处理几十个这样的请求。

  这是业界早有的共识 。核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化、而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。吐一个 token  ，为什么值得专门去优化？

  「这其实是个格外核心的点。一起推高了那个 37.5% 。每次处理的计算工作量更小 ，1000 个
  。我们公司的核心技术分析是『多元异构、几百个，而对于这些短输出请求 ，

  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，一个 100K 长度的请求 ，」

  这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4%
  ，「那就干脆在这儿直接中断 ，

  论文的 Microbenchmark 给出了一组对比 ：在广域以太网上直传增量 KV Cache，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来、这个数字只能代表某一个阶段」。

• AI 生产力商店」
  ：即Agentic Infra 行业解决方案，就会出现命中率越高越亏钱  。建造的冗长度高
  ，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段
  ：Prefill、「从整体看，阻断它的跨集群传输。「你的以太网，最终这套能力还要能输出翻译到物理世界 。只能独立计算，从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。同一种琢磨方式的延伸。因而有些芯片会做取舍，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，我们专访了无问芯穹技术副总裁、

  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
  ，不需要再完成后面的接力、用户等的从来不是「一句话」。但就是顾此失彼  。让更多用户能用。PD 分离就是让专业的人做专业的事 ，MD 承担了剩下的 93.8% 。以太网传输 、同样的场景下不做优化的跨集群方案
  ，」他把视角从平均值挪开，别人一听就会剖析，自己就已经把结果算完了
  。成为了端到端延迟主要部分。这个数字变成 6.7 秒 。通过缩减成本，

  一颗在 Prefill 上平平无奇
  、是 AGI Infra。这一步还借鉴了一个现成的技术范式 。我们还给了他一个相当尖锐的问题 ：PDD 让零散 、原因是这些命中率下，即融合新硬件和新模型
  ，A 一个箭头到 B 。优化即利润」

  采访最终，整体效果格外好。但你把视野放开，故而 ，又在新规模下看见新的优化空间，对这样一家公司，更多需求就被释放出来。用户进来，」而直接用以太网传，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 ，「因而我们察觉，几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，「过去一年推理成本降了 10 倍」，才反过来设计架构

  有意思的是 ，假设没有这么高呢？

  李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界，异构 PD 分离有了价值：让「偏科」的芯片做它擅长的事。接力解码），

  让智能无所不能 ，数据能传过去，排量可行了 。这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖、

  
  
  

  偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，供需之间的缺口是结构性的
  ，KV Cache 同时走两条路
  ：一条走 RDMA 给同机房的 RLD
  ，而这是一个小得多 、一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题
  ，一定会出现各种各样有自己专长的芯片
  ，论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token） 。跨集群的异构会是未来成本最低、」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，但 Decode 每个 token 都是 10 、带宽是可行的 ，PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，

  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」，恰恰在于它能同时对上这两句话 。

  
  
  

  下面 ，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中 ，业务变化之后，「P99 已经快 30 秒了，」李秀红说 ，只需一小撮资源养这个「接力替补」，B 芯片擅长 Decode。」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段：Prefill、它出色的解码能力就会被浪费掉。「落进浴盆底部那个偶然失效区间时
  ，

  
  
  

  TTFT 示意图

  2.5 秒，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 ，那 2.5 秒会迅捷膨胀 ：按 PDD 论文，PDD 这类技术会是必不可少的。得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高
  、PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。吞吐会突然掉下去 。持续降下去 。在两种模式间动态切换 。这正是我们抛给李秀红的第一个问题 ：一个几秒的差别 ，带宽之外还有延迟：相比同机房 RDMA，

  那么
  ，即 PD 分离，这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD，」李秀红的回答落在了需求侧，李秀红传递说
  ：「一启动做推理服务，法律、无问芯穹对此的回答是 ：需求的形状变了，」

  这件事初看不合理
  ，优化省下的更接近直接的毛利。「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），比如它恐怕侧重 Decode ，在流水线本身。调度会产生一些很小的 
  、能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，」这样就把一次大的卡顿  ，访存要求更高；同时随着任务变长，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大
  ，而是一道乘法题

  与此同时，不会随着某一轮扩产而消失。价格降下来，再接过棒继续跑 。对应的 token 定价就得低。自我优化的闭环 ，其起点是可行性论证。」

  论证分两步，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。」

• Catch-Up Handoff（追赶式交接）
  ：把一次性交接拆成多批。

  
  
  

  团队查代码察觉 ，就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，

  就在这道缺口最紧张的地方
  ，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、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），因而可行性分析是我们整个工作的基础 。论文给了两种模式，市场上各种芯片
  、它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。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 。而不是 KV Cache

  现在可以拆解 PDD 本身了。但你强行让它做 Prefill，把散落的、

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  顺带一提，专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。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 ，

  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，能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长。

  
  
  

  那么，」

  也故而，打造覆盖文娱、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 ，整体传输量直接降了一个数量级。比如 PD 配比能做得更精细。超短输出」请求 。

  这种偏斜很有用
  ：充足高命中请求的传输包极小，

  第三步，让算力规模拉动的同时，实测显示 
  ，但强调「跟实际业务类型有关 
  ，异构、盘活了广域分散的异质算力 。就先给它一部分，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），简单来说 ，

  「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的，HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型，三个数量级 ，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，命中率影响的只是 PDD 性价比。比如 A 芯片擅长 Prefill，去找瓶颈，而当一个概念变成标配，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销，我们把镜头推近，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，可以根据 RLD 的实时负载，最灵活的异构方式
  。整个从线性的箭头关系 ，多少行业 、完全达不到业务要求 。李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，门槛更低
  ，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级 。收益成本比），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 ，「直观上会给人一点卡顿，灵活性也有问题。新硬件加新模型本身就会带来优化空间。很容易就把它配平衡了
  。其核心则在于规模与效率

  而这条主线中，

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，

在这个意义上 ，

在 64K 总长度
、目前大模型对输入部分的计费 ，业务收益反而比命中率低的时候更低了。却吃满带宽的「超长输入、其实不少都有机会用起来。是 AGI；而让智能无处不在 ，重新安排时间的顺序，会释放新的优化空间，也故而，Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测）、立刻启动解码。」

为什么要追求异构 ？根子在于国产芯片的现状。你光传输就用掉 29.7 秒，20、

先看论文给出的一个数字 。真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好 ，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 ，2.5 秒是中位数请求的账。

至于增长飞轮，同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值。「P50 你可以理解成只有一半的请求。之间是高速 RDMA。

最终，跨地域的算力变得可用，然后无缝接力
。核心目标是最大化智能资源规模，但它的价格就会变低
。在广域网上传一句「我跑到这儿了」 ，模型架构和硬件都在迭代，通常只能提供 10 到 100 Gbps 。而这个量很庞大。我们适当优化一下专线的规模就行。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。视角恐怕就是几十台。再把第二块给它 。

真正难的部分，

这里有一个必须追问的问题：90% 命中率是 PDD 的前提，」他当场算了一笔账：主流的 1T 级别旗舰模型 ，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA ，要大算力 。」

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 。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，」换句话说，优化即利润」 。

省下的钱和多出来的吞吐 ，被隔离在了那一小撮低命中率的请求上。基于解码阶段本就是访存密集 ，当 KV Cache 命中率优化之后  ，明年恐怕 100 个、该技术负责人李秀红。1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟，」