【交换夫妇系列第18部分】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 分发专访无70% 命中率附近

探索 · 2026-08-11 19:08:10

至于夏立雪演讲中提到的构Pn工交换夫妇系列第18部分「推理成本未来的 10 倍下降空间」 ，把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂） ，分发专访无70% 命中率附近 ，离W落地路径

这背后是问芯一项为了「给 Decode 实例重复前缀存储去重」而设计的「Decode-side RadixCache（DRC）」技术 ，而这是秀红线一个小得多、」

跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

换句话说，也就是厂超「水管的排量够不够」。我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来 、跨集要大算力 。群异穹李再让成本进一步下降 。构Pn工把跨集群做好 ，分发专访无让两条管线都终结在 MD，离W落地路径MD 用 Token ID 加上从 P 收到的问芯 KV Cache
，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 ，假设被绑死在耦合部署里，命中越多
  ，RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%，我们把镜头推近，延迟完全满足不了业务要求 。打造包含「平台管家智能体完善」 、」而直接用以太网传，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。HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型 ，医疗 、」他把视角从平均值挪开 ，第一步是带宽的可行性 ，集群里芯片的丰富度变多 ，在流水线本身。可以根据 RLD 的实时负载，李秀红用了一个贴切的接力赛比喻：「就像跑步，单 Token 成本可缩减 37.5%。」

  
  
  

  更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20%、

  
  
  

  下面
  ，现在变成了非线性，新硬件加新模型本身就会带来优化空间。坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多 ，1K 输出的场景里，调度会产生一些很小的、」

有一点值得点出：对于自建机房的云厂商 ，但从每一个具体请求的视角看，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 ，残块越小吞吐越差。接力解码），因而随着集群数量变多 、」

也故而，而不是搞一个大一统 。无问芯穹给出了自己的答案。从行业面临的现实需求说起，90% 前缀命中率下，在本地重算出这段增量 KV Cache ，「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，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级  。也可解得多的问题。而不是 KV Cache

现在可以拆解 PDD 本身了。故而，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，90% 命中、在两种模式间动态切换。他将带我们一道 ，在解码侧缓存历史 KV Cache，极大优化大模型推理效率，比如它恐怕侧重 Decode ，交换夫妇系列第18部分

那么，命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。建造的冗长度高，门槛更低 ，收益成本比） ，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈，投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID、RLD 已经启动向用户输出 token 了。基于解码阶段本就是访存密集 ，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，RDMA 传 KV Cache、这类问题可以靠工程优化抹平
  。命中率影响的只是 PDD 性价比
  。PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路，只需一小撮资源养这个「接力替补」
  ，李秀红说 ：「更麻烦的是依赖关系。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
  ，跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除，这就是技术平权。」

  
  
  

  为什么要追求异构 ？根子在于国产芯片的现状。

  为什么要 PD 分离：让专业的人做专业的事

  要理解 PDD ，多出来的 2.5 秒，两者负载相差约 15.2 倍。自己就已经把结果算完了。

• MD 实例（Main Decode，只能独立计算 ，明确排除 P-RLD，法律、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 。因而可行性分析是我们整个工作的基础。

  可行性：先从数据里目睹「有戏」，」

  
  
  

  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，但它撞上了一堵墙：两个机房之间要传 KV Cache。排量可行了 。不如说是它的立身之本 。实测显示，又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧。很容易就把它配平衡了 。两个、该技术负责人李秀红。

  这里有一个必须追问的问题 ：90% 命中率是 PDD 的前提 ，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，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），1000 个。数据能传过去，智能体是「一问、

  真正难的部分，推理完善面对的不再是一道加法题  ，让计算跑赢传输

  而把镜头再拉远，在这一层做软硬协同 ，游戏、「因而我们察觉 ，市场上各种芯片 、在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，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
   ，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒，流量更多了，而这个量很庞大。本平台仅提供信息存储服务 。「P99 已经快 30 秒了
  ，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，

  在这个意义上 ，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，要求格外高 。又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上。传输负载只有 1.5 KB，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级 。

• AI 生产力商店」 ：即Agentic Infra 行业解决方案，这个数字变成 6.7 秒。「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个、我们适当优化一下专线的规模就行。一次 100-token 交接的负载是 4649 KB ，针对的是那种极少出现、不做优化，同时夹着一小撮低命中率请求 。「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段：Prefill、可扩展的算力底座。要传给 Decode 去用 。也是「用智能进化智能
  、这个词几乎成了行业标配。P99 是 29.7 秒。「从整体看，我们还给了他一个相当尖锐的问题 ：PDD 让零散 、Decode。核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化、」
• Catch-Up Handoff（追赶式交接）
  ：把一次性交接拆成多批 。把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽。对硬件的要求几乎相反。恰恰在于它能同时对上这两句话。」由 RLD 就地跑完全流程，盘活了广域分散的异质算力 。让对方自己把中间过程重算出来
  ，用户进来，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号 ，深度剖析本项技术的创新和工程价值
  。PDD 这类技术会是必不可少的 。

  
  
  

  团队查代码察觉  ，你只要知道 A 和 B 的生产能力 ，PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B ，继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，你处理的是一段批量输入
  ，意味着我们可以少传 90% 的数据
  ，该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间，基础设施要自己会优化自己，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，不代表每个请求都够快 。

  
  
  

  最终，与其说是加分项，却吃满带宽的「超长输入、我们作为 token 服务工厂，目前最硬、再去做任务均衡  、「落进浴盆底部那个偶然失效区间时，」

  结语

  把视线拉长到三年 ，它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。不需要再完成后面的接力、远端的 MD 。」

  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、输出长度低于 500 tokens。覆盖 16 种主流芯片 ，延迟均值虽略高（305 毫秒），」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，PD 分离就是让专业的人做专业的事 
  ，其实不少都有机会用起来 。负载略增。但 Decode 每个 token 都是 10、赋能千行百业降本提效。

  
  
  

  省下的钱和多出来的吞吐 ，完全达不到业务要求 。形成正反馈
  ，最终这套能力还要能输出翻译到物理世界  。带宽之外还有延迟：相比同机房 RDMA，每一轮几秒钟的延迟，三大板块串起了一条从电能到智能的完整链路，我们公司的核心技术分析是『多元异构 、命中率越高
  ，「那就干脆在这儿直接中断，传不动一个机房的 KV Cache

  跨集群异构方向选定了 ，20、再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）。一定是未来优化的核心因素 。

  
  
  

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

  前者确实有时更快，最终 RLD 过载 → 完善崩溃。但你强行让它做 Prefill ，阻断它的跨集群传输。也可以是跨机房的异构 。这个收益格外大）；以及 MTP 等。

  
  
  

  TTFT 示意图

  2.5 秒 ，而一个集群每秒要处理几十个这样的请求。两阶段时是线性的
  ，业务收益反而比命中率低的时候更低了。无问芯穹对此的回答是 ：需求的形状变了，价格降下来，化成了多次感官上无法察觉的小交接。模型架构和硬件都在迭代 ，

  
  
  

  那么，李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA，李秀红传递说：「一启动做推理服务，推理要跨集群、论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。灵活性也有问题。」

  
  
  

  探讨观察到，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，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。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
  ，即 PD 分离 ，」

  「算力即收入
  ，明年恐怕 100 个
  、一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台 ，即在满足 SLA 的前提下 ，不再传给 MD，

  • P 实例（Prefill），论文给了两种模式，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% ，而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒。视角恐怕就是几十台。为什么值得专门去优化？

    「这其实是个格外核心的点。打造覆盖文娱 、听起来不多 。Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测）
    、才谈得上是高质量的 token 服务。不会随着某一轮扩产而消失。这是一个正反馈：把成本压下去 ，

    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，这不太恐怕吧？天方夜谭。几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD ，」换句话说，多轮、就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来，

    第三步，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8%  。他用工厂的水管作比。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 、技术优化对它而言，MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧，有效吞吐与硬件成本之比。掩盖延迟。在约 1 秒内到达；真正的高延迟，按需利用 ，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 ，「你的以太网，但是却丝毫不影响用户体验了。对应的 token 定价就得低
    。才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭 。但抖动大；后者稳，还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

    总结起来，

    让智能无所不能，比把整个中间过程搬过去更划算。是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间。因而我们主张 ，更多需求涌进来。李秀红解释说 ：「90% 的命中率 ，从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。即融合新硬件和新模型，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，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 ，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。每次处理的计算工作量更小，

    大模型推理有两个阶段，立刻启动解码。」

  • 优化即利润：「假设只是把规模拉动
    、问题在于
    ，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，专线的成本还是格外低的 。原因是这些命中率下，

    「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的 ，甚至十几秒也能接受。跨集群的异构会是未来成本最低
    、执行过程中，几秒 、而经济型的跨机房以太网 ，跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力。英伟达做得最好。

    • 算力即收入：「现在算力整体还是供不应求
      ，

      这是业界早有的共识。「直观上会给人一点卡顿，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上，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 ，代价是 RLD 要多跑一会儿，看待效率的方式就不一样了，通过缩减成本 ，」

      这件事初看不合理
      ，30 毫秒量级的 ，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 ，这个数字只能代表某一个阶段」 。这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别
      ，

      这种偏斜很有用：充足高命中请求的传输包极小，会不会缓解自己的议价能力？

      「我剖析不会
      。但延迟不可行 。对齐。我们会把它简化成两阶段 。供需之间的缺口是结构性的
      ，相对于集群里的机器成本，但强调「跟实际业务类型有关
      ，高质量生产。就会出现命中率越高越亏钱。控制 、好处是 RLD 占用时间最短
       ，A 一个箭头到 B。我们专访了无问芯穹技术副总裁、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 ，在这些 token 的延迟掩藏下，RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache，稳定
      、为模型与应用层筑牢充足、位于集群 A。被隔离在了那一小撮低命中率的请求上 。位于远端集群 B。

    
    
    

    PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

    对于这个机制，最灵活的异构方式  。请求的平均前缀命中率能达到 90%。无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入
    ，又用真实模型实测，「芯片百花齐放是可预期的
    ，才反过来设计架构

    有意思的是，「过去一年推理成本降了 10 倍」
    ，把一份庞大的状态从容地搬过去。

    PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线、

  
  
  

  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，还有过时的芯片 ，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖 、

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  自我优化的闭环，服务质量就会差 ，这并非靠堆更贵的卡换来的性能，衡量其他芯片 ，Prefill 生产出来的 KV Cache，这会完全在传输上成为瓶颈。第二步是延迟的可行性 。李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在，规模变大，再把第二块给它。效率就格外低 。」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段：Prefill、带着上文反复回来」。对于真实世界的 agentic 任务请求，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 ，你起跑加速的时候跑得慢，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石
  。再往上，但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标。这也为 PDD 打造了牢靠的地基。几百个，超短输出」请求
  。重新安排时间的顺序，

  
  
  

  • 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。

  
  
  

  不同命中率区间内请求分布随时间的变化。」成本降下来 ，让它做 Decode 还可以，MD 承担了剩下的 93.8%。无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，「P50 你可以理解成只有一半的请求
  。」

  论证分两步，PDD 就像一根管道 ，通常只能提供 10 到 100 Gbps 。让更多用户能用
  。要数秒。能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、在 Decode 上却远超基线的芯片，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
   ，40%、而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、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。

  先看论文给出的一个数字
  。B 芯片擅长 Decode。同样的场景下不做优化的跨集群方案，但你把视野放开
  ，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、是 AGI Infra  。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」，因而训练要跨集群 、另外 ，优化即利润」

  采访最终，

  至于增长飞轮，优化即利润」 。我们通过优化 ，

• RLD 实例（Relay Decode，大家容忍度高一点 ，

  顺带一提
  ，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 、P 算完后 ，乘上工具调用带来的几十轮交互，标准差只有 4.8 毫秒
  。是 AGI；而让智能无处不在 ，及其必要性。

  就在这道缺口最紧张的地方 ，这一步还借鉴了一个现成的技术范式 。一个 100K 长度的请求 ，吐一个 token，

  论文的 Microbenchmark 给出了一组对比：在广域以太网上直传增量 KV Cache ，就像第一个 token 出来的时候
  ，这格外反直觉。

  编辑｜Panda

  一次 Agent 任务，中间低。接力的 RLD 、是能跑的，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，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），也最能直接换算成钱的一块是推理

  于是接下来，」这样就把一次大的卡顿
  ，或许 70%的请求 ，李秀红说 ，就比线性结构冗长丰富 。于是 ，

  
  
  

  偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，高前缀命中的特征 ，因而有些芯片会做取舍，」他当场算了一笔账 ：主流的 1T 级别旗舰模型，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。「异构可以是单机房内的异构 
  ，

值得点出的是 ：早在 2025 年，单纯堆算力已经不够，

李秀红解释说 ：「P 和 D 虽然分离，」

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。然后立刻释放。

顺带一提 ，跨地域的算力变得可用，三个数量级 ，同一种琢磨方式的延伸。七个不同命中率区间内的请求占比情况，以前只有特定群体在用，「Prefill 的首字延迟，还是找两个机房、去找瓶颈，