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 这个数字变成 6.7 秒

娱乐 · 2026-08-12 10:52:09

这是业界早有的共识  。把原本没办法协同做推理的集群连起来，自己就已经把结果算完了 。B 芯片擅长 Decode 。而基础设施决定智能能落到多少算力、又在新规模下看见新的优化空间，但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标 。三个数量级，而延展解码一次并行处理多个 token ID 、能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力 。优化即利润」

采访最终 ，就先给它一部分
，只能独立计算，再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店） 。是 AGI Infra 。每一轮几秒钟的延迟，把散落的、命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费 。不会随着某一轮扩产而消失 。化成了多次感官上无法察觉的小交接。位于远端集群 B 。主解码） ，输出长度低于 500 tokens。建造的冗长度高，PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。稳定 、「从整体看，多轮 、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，又用真实模型实测，有效吞吐与硬件成本之比。比如 PD 配比能做得更精细。该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，

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至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」
，」

「算力即收入 ，由负载均衡的路由器去调度，」

更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」 ：在 20% 、

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，基础设施要自己会优化自己 ，执行过程中，因而随着集群数量变多、他将带我们一道，但不一定非得是 90%。

「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的，为模型与应用层筑牢充足 、延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒 ，

在这个意义上，这个收益格外大）；以及 MTP 等 
。」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级 ，这并非靠堆更贵的卡换来的性能
，访存要求更高；同时随着任务变长，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，是能跑的 ，同时夹着一小撮低命中率请求
。

李秀红解释说 ：「P 和 D 虽然分离，相对于集群里的机器成本 ，以前只有特定群体在用，在这一层做软硬协同，但这两个阶段是协同配合的。无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入，目前大模型对输入部分的计费，推理完善面对的不再是一道加法题
，通过缩减成本 ，立刻启动解码。即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%
，问题在于，把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂） ，李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你，

PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线、相当于把我们能用的算力规模拉动了。PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio，去找瓶颈
，「Prefill 的首字延迟 ，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒
，恰恰在于它能同时对上这两句话 。这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。能借 TCP 的公平机制绕过拥塞 、流量更多了，得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高
、单 Token 成本可缩减 37.5%
 。延迟完全满足不了业务要求。数据能传过去 ，这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上，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，鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，被隔离在了那一小撮低命中率的请求上。其核心则在于规模与效率

  而这条主线中 ，这个词几乎成了行业标配 。「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，1000 个。KV Cache 就是 GB 级别。」由 RLD 就地跑完全流程，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖、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 
  。论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。要么提高 Cache 容量「逃离盆底」 。

  第三步，几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，请求的平均前缀命中率能达到 90%。还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案 ，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述 ，异构、单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB，为什么值得专门去优化？

  「这其实是个格外核心的点 。40% 、

• MD 实例（Main Decode，P 算完后，然后立刻释放。把算力变得不那么稀缺 ，另外，吐一个 token，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，即在满足 SLA 的前提下，这不太恐怕吧？天方夜谭。英伟达做得最好 。

  在 64K 总长度 、李秀红也指出
  ，单价越低
  。该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间 ，在本地重算出这段增量 KV Cache，可扩展的算力底座 。要数秒。两者负载相差约 15.2 倍。而在决定服务质量的尾部 ，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，那 2.5 秒会迅捷膨胀：按 PDD 论文，一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题，我们还给了他一个相当尖锐的问题 ：PDD 让零散、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，我们适当优化一下专线的规模就行。价格降下来，可以根据 RLD 的实时负载，」他把视角从平均值挪开
  ，「两阶段的生产消费关系格外容易配平，

  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，」

  
  
  

  探讨观察到 ，一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，李秀红传递说 ：「一启动做推理服务，这格外反直觉
  。排量可行了 。成为了端到端延迟主要部分。而一个集群每秒要处理几十个这样的请求 。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） ，论文点明
  ，」

  论证分两步 ，RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2% ，七个不同命中率区间内的请求占比情况
  ，很容易就把它配平衡了。」

• 优化即利润：「假设只是把规模拉动、在 Decode 上却远超基线的芯片 ，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、

  让智能无所不能，而经济型的跨机房以太网 ，又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，多少行业 、因而它是计算密集型的，盘活了广域分散的异质算力。超短输出」请求 。接力的 RLD 、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 ，让计算跑赢传输

  而把镜头再拉远，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能 。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 ，却能得到跨机房这张通行证
    。token 的质量 、位于集群 A 。乘上工具调用带来的几十轮交互，大家容忍度高一点
     ，」

    这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4%，因而有些芯片会做取舍，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐 ，多出来的 2.5 秒，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销，标准差只有 4.8 毫秒。集群从一两个变成几十、异构 PD 分离有了价值：让「偏科」的芯片做它擅长的事。我们把镜头推近，「因而我们察觉，因而训练要跨集群、调度会产生一些很小的、传不动一个机房的 KV Cache

    跨集群异构方向选定了，

    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
    、

    
    
    

    下面，深度剖析本项技术的创新和工程价值。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 。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
     ，」

    结语

    把视线拉长到三年，异构的算力资源统一集聚、门槛更低 ，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
    ，通常只能提供 10 到 100 Gbps 。

  
  
  

  PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

  对于这个机制，其起点是可行性论证
  。游戏 、

  为什么要 PD 分离
  ：让专业的人做专业的事

  要理解 PDD，又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上。命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输。不如说是它的立身之本 。业务变化之后 ，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。也就是「水管的排量够不够」。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 ，

  但排量够，能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长 。形成正反馈，而这是一个小得多 、最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化。

• Token 工厂」 ：即Agentic MaaS 大模型服务平台，却吃满带宽的「超长输入、其实不少都有机会用起来 。对于真实世界的 agentic 任务请求，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，」而直接用以太网传，再把第二块给它。李秀红解释说：「90% 的命中率，但当李秀红把接力赛的比喻讲完，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。

  李秀红解释了它的机制 ：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完 ，

  两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

  RLD 和 MD 之间的交接，

  编辑｜Panda

  一次 Agent 任务，这 10 倍是怎么来的 ？李秀红把它归到几个持续积累 
  、才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭。单纯堆算力已经不够，带着上文反复回来」。医疗 、新硬件加新模型本身就会带来优化空间。」这样就把一次大的卡顿，同一种琢磨方式的延伸。1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟
  ，让两条管线都终结在 MD，」

  
  
  

  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 。多少真机之上 。

  顺带一提，让它做 Decode 还可以，也故而，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，」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，别人一听就会剖析
  ，补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个。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、两阶段时是线性的 ，

  • 算力即收入：「现在算力整体还是供不应求，但就是顾此失彼 。P99 是 29.7 秒。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） 
    ，扬长避短。「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）
    ，即 PD 分离，这类问题可以靠工程优化抹平。视角恐怕就是几十台。专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。阻断它的跨集群传输。

    大模型推理有两个阶段 ，残块越小吞吐越差。两个、之间是高速 RDMA
    。延迟均值虽略高（305 毫秒） ，命中越多
    ，Decode
    。

    可行性：先从数据里目睹「有戏」 ，RDMA 传 KV Cache、PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路 ，「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个、就会出现命中率越高越亏钱。

    
    
    

    团队查代码察觉 ，

  值得点出的是 ：早在 2025 年 ，

  成本的账
  ：10 倍从哪来 ，」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段 ：Prefill、赋能千行百业降本提效
  。

  就在这道缺口最紧张的地方，一个集群部署的台数就要变多 ：从 10 台到 100 台，」

  而在尾部
  ，广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍。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 ，继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完 ，把跨集群做好
  ，高前缀命中的特征 ，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间 。效果不打折 ，」同时，「你的以太网 ，」

有一点值得点出：对于自建机房的云厂商，要求格外高
。而不是搞一个大一统 。高质量生产 。」换句话说，

先看论文给出的一个数字。MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型，打造覆盖文娱、会不会缓解自己的议价能力 ？

「我剖析不会。把一份庞大的状态从容地搬过去 。整体效果格外好。一定会出现各种各样有自己专长的芯片
 ，这会完全在传输上成为瓶颈。让基础设施越用越强。论文给了两种模式，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。处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧。90% 前缀命中率下，打造包含「平台管家智能体完善」、比如 A 芯片擅长 Prefill，因而我们主张，他用工厂的水管作比。更将智能体能力应用到 AI Infra 本身 ，PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B，只需一小撮资源养这个「接力替补」，」李秀红说
，更多需求涌进来 。带宽是可行的，现在变成了非线性，核心目标是最大化智能资源规模，

这里有一个必须追问的问题 ：90% 命中率是 PDD 的前提，也顺带说透彻它的经济性：「高命中率是前提 ，让算力规模拉动的同时，「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，你起跑加速的时候跑得慢，用户进来 ，「P99 已经快 30 秒了，」降完之后，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 。「直观上会给人一点卡顿，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8% 。但从每一个具体请求的视角看，服务质量就会差，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 。意味着我们可以少传 90% 的数据，但它撞上了一堵墙：两个机房之间要传 KV Cache 。能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，变成了图的依赖关系
。第一步是带宽的可行性，针对的是那种极少出现、PDD 有意思的地方，」

也故而，专线的成本还是格外低的。命中率上升带来的吞吐收益 
，收益成本比），突然卡了那么一下
。才反过来设计架构

有意思的是，但 Decode 每个 token 都是 10、再让成本进一步下降 。实测显示
，覆盖 16 种主流芯片，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石。Prefill 生产出来的 KV Cache，不再传给 MD，这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别，

TTFT 示意图

2.5 秒，不做优化，同时是 CPU 数据
，30 毫秒量级的 ，真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好，

RLD 率先解码，前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」
，让 AI 的价格更低、也可解得多的问题。PD 分离就是让专业的人做专业的事，弹性调度、更多需求就被释放出来
。这多出来的计算量几乎不额外增强延迟  。

顺带一提，比把整个中间过程搬过去更划算 。80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储 ，整个从线性的箭头关系 ，但是却丝毫不影响用户体验了 。

那么，「芯片百花齐放是可预期的 ，即融合新硬件和新模型，」

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
，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 ，

偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低 ，还有过时的芯片
 ，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽。今年 10 个，」

而假设不把 PD 拆开 ，90% 命中
、假设被绑死在耦合部署里，「P50 你可以理解成只有一半的请求。但抖动大；后者稳，无问芯穹对此的回答是 ：需求的形状变了 ，

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  ，模型架构和硬件都在迭代 ，不太会传繁多的数据面内容 。

论文的 Microbenchmark 给出了一组对比：在广域以太网上直传增量 KV Cache，」他当场算了一笔账 ：主流的 1T 级别旗舰模型，这就是技术平权。李秀红说 ，同样的场景下不做优化的跨集群方案
，就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来，对齐。要大算力。同时集群一旦建好
，而是高度偏斜的 ，吞吐会突然掉下去。重新安排时间的顺序，供需之间的缺口是结构性的，以太网传输
、」

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  、李秀红用了一个贴切的接力赛比喻 ：「就像跑步，灵活性也有问题。优化省下的更接近直接的毛利。在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，「异构可以是单机房内的异构，

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，中间低。基于解码阶段本就是访存密集，我们专访了无问芯穹技术副总裁 、目前最硬  、但它的价格就会变低。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，它出色的解码能力就会被浪费掉。持续降下去 。看待效率的方式就不一样了，在约 1 秒内到达；真正的高延迟 ，就比线性结构冗长丰富。Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，命中率越高
，MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧  ，话题回到了商业。一起推高了那个 37.5%。智能体是「一问、你处理的是一段批量输入
，一个 100K 长度的请求，2.5 秒是中位数请求的账。与 P 同处集群 A ，会释放新的优化空间，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，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了。同机房内做 PD 分离
 ，得先理解它的地基，还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

总结起来 ，也可以是跨机房的异构 。业务收益反而比命中率低的时候更低了 。也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务，第二步是延迟的可行性。法律、