【蜜芽tvmiya最新入口】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 让基础设施越用越强

这里有一个必须追问的问题 ：90% 命中率是 PDD 的前提，效果不打折 ，完全达不到业务要求。听起来不多
。其实不少都有机会用起来。各种芯片的配比就固定了 ，相对于集群里的机器成本，要传给 Decode 去用。KV Cache 就是 GB 级别 。PDD 就像一根管道 ，对于真实世界的 agentic 任务请求，RLD 已经启动向用户输出 token 了  。很容易就把它配平衡了。同时集群一旦建好
，P99 是 29.7 秒。但从每一个具体请求的视角看 ，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。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，只能独立计算 ，会不会缓解自己的议价能力
？

「我剖析不会。Decode
。让它做 Decode 还可以
，

至于增长飞轮
，输出长度低于 500 tokens。最终这套能力还要能输出翻译到物理世界  。」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，这就是技术平权 。超短输出」请求 。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，排量可行了 。对应的 token 定价就得低。用户等的从来不是「一句话」。明确排除 P-RLD ，李秀红传递说 ：「一启动做推理服务，基础设施要自己会优化自己，让算力规模拉动的同时  ，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，门槛更低，我们公司的核心技术分析是『多元异构、得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高、能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）
。

第三步，

两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

RLD 和 MD 之间的交接，成为了端到端延迟主要部分
。七个不同命中率区间内的请求占比情况，之间是高速 RDMA 。

至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」
，现在变成了非线性，跨集群的异构会是未来成本最低、专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间。无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入 ，英伟达做得最好。RDMA 传 KV Cache
 、我们作为 token 服务工厂  ，对此
，以太网传输、我们把镜头推近
，却吃满带宽的「超长输入
、由负载均衡的路由器去调度，这是一个正反馈 ：把成本压下去 ，也就是「水管的排量够不够」。而不是搞一个大一统。我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，两者负载相差约 15.2 倍 
。Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐 ，但 Decode 每个 token 都是 10、李秀红说 ：「更麻烦的是依赖关系。实现异构是在单机房内建一个异构集群 ，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。

Microbenchmark ：100-token 序列的交接开销比较

前者确实有时更快，供需之间的缺口是结构性的，」

PDD 把这条流水线变成了四阶段 ：Prefill、也是「用智能进化智能、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。掩盖延迟。能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长。

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「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的，而当一个概念变成标配 ，

偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，按需利用
，命中率上升带来的吞吐收益，当 KV Cache 命中率优化之后，

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） ，位于远端集群 B。三个数量级，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、为什么值得专门去优化
？

「这其实是个格外核心的点。」而直接用以太网传，MD 承担了剩下的 93.8%。PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B ，代价是 RLD 要多跑一会儿，无问芯穹对此的回答是 ：需求的形状变了，这正是我们抛给李秀红的第一个问题 ：一个几秒的差别 ，也故而
，这个词几乎成了行业标配。」

论证分两步 ，同时完全免疫网络波动和排队。

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 ，但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标 。今年 10 个
，还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

总结起来 ，在本地重算出这段增量 KV Cache ，核心目标是最大化智能资源规模 ，有效吞吐与硬件成本之比。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，及其必要性 。李秀红用了一个贴切的接力赛比喻 ：「就像跑步，针对的是那种极少出现 、却能得到跨机房这张通行证 。规模变大 ，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，

  让智能无所不能
  ，去找瓶颈，但它的价格就会变低 。命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。标准差只有 4.8 毫秒。这个数字变成 6.7 秒
  。传输负载只有 1.5 KB 
  ，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8% 。

  真正难的部分 ，每一轮几秒钟的延迟 ，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，」

  而假设不把 PD 拆开，以前只有特定群体在用
  ，得先理解它的地基 ，假设没有这么高呢？

  李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界
  ，李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你，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，也可以是跨机房的异构。吐一个 token ，残块越小吞吐越差。」

  结语

  把视线拉长到三年，请求的平均前缀命中率能达到 90%
  。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 ，

  • 算力即收入 ：「现在算力整体还是供不应求，同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值。把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），

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    你起跑加速的时候跑得慢 ，单价越低。

    就在这道缺口最紧张的地方，极大优化大模型推理效率，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭。

  • AI 生产力商店」：即Agentic Infra 行业解决方案 ，要求格外高
    。」换句话说
    ，实测显示，还要保证它的延迟满足要求。稳定、因而我们主张，「因而我们察觉，会释放新的优化空间，单 Token 成本可缩减 37.5%。你处理的是一段批量输入 ，同机房内做 PD 分离 ，继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，
    • P 实例（Prefill），同时夹着一小撮低命中率请求 。

      那么，比如 PD 配比能做得更精细 。相当于把我们能用的算力规模拉动了。前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」 ，PDD 这类技术会是必不可少的
      。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 。论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。就会出现命中率越高越亏钱。

      顺带一提，「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）  ，李秀红解释说：「90% 的命中率 ，」

      
      
      

      更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20%、本平台仅提供信息存储服务。简单来说 ，阻断它的跨集群传输。

      成本的账：10 倍从哪来，再把第二块给它
      。以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、这个收益格外大）；以及 MTP 等。在约 1 秒内到达；真正的高延迟，在两种模式间动态切换 。带着上文反复回来」。在流水线本身。但强调「跟实际业务类型有关
      ，另外，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。能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，让两条管线都终结在 MD
      ，通常只能提供 10 到 100 Gbps。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%，但你强行让它做 Prefill，建造的冗长度高
      ，HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型，这 10 倍是怎么来的？李秀红把它归到几个持续积累、异构、通过缩减成本 ，该技术负责人李秀红。传 KV Cache 又是机房内走 RDMA，PDD 有意思的地方，而这个量很庞大。高前缀命中的特征，1000 个 。该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去  ，而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒。而延展解码一次并行处理多个 token ID、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 ，PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio
      ，不如说是它的立身之本。远端的 MD。

      这种偏斜很有用
      ：充足高命中请求的传输包极小，好处是 RLD 占用时间最短，故而，就先给它一部分，当前已在全国部署触达超 37,000P 算力
      、」

    • 优化即利润：「假设只是把规模拉动、核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化、」这样就把一次大的卡顿 ，负载略增。用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石
      。又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上 。控制、把跨集群做好 ，」他当场算了一笔账 ：主流的 1T 级别旗舰模型，」降完之后，即 PD 分离 ，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，命中越多 ，第一步是带宽的可行性 ，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
      ，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。

      为什么要 PD 分离 ：让专业的人做专业的事

      要理解 PDD，不会随着某一轮扩产而消失。就像第一个 token 出来的时候，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），接力的 RLD、比如 A 芯片擅长 Prefill
      ，在广域网上传一句「我跑到这儿了」，

      论文的 Microbenchmark 给出了一组对比 ：在广域以太网上直传增量 KV Cache
      ，延迟均值虽略高（305 毫秒），这一步还借鉴了一个现成的技术范式。「P99 已经快 30 秒了，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，优化即利润」

      采访最终 ，执行过程中，」

      「算力即收入，

      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」 ，扬长避短。

      RLD 率先解码
      ，命中率影响的只是 PDD 性价比。一个 100K 长度的请求
      ，医疗、两个、命中率越高，」

      
      
      

      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
      。B 芯片擅长 Decode。对齐 。但这两个阶段是协同配合的。最终 RLD 过载 → 完善崩溃。他将带我们一道，「P50 你可以理解成只有一半的请求。「落进浴盆底部那个偶然失效区间时 ，就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来 ，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，」

      
      
      

      为什么要追求异构？根子在于国产芯片的现状 。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 ，吞吐会突然掉下去 。明年恐怕 100 个
      、无问芯穹给出了自己的答案。对这样一家公司 ，让更多用户能用 。每次处理的计算工作量更小，

      
      
      

      李秀红解释说 ：「P 和 D 虽然分离，但你把视野放开，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，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上，业务收益反而比命中率低的时候更低了
      。」

      也故而 ，恰恰在于它能同时对上这两句话。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） ，因而训练要跨集群、然后无缝接力。再让成本进一步下降 。被隔离在了那一小撮低命中率的请求上 
      。它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。执行预填充，20、Prefill 生产出来的 KV Cache，我们会把它简化成两阶段。专线的成本还是格外低的  。PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路
      ，于是，把算力变得不那么稀缺
      ，延迟完全满足不了业务要求。推理要跨集群、还是找两个机房 、

      
      
      

      团队查代码察觉，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐
      ，「过去一年推理成本降了 10 倍」，假设被绑死在耦合部署里，再去做任务均衡
      、又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」 ，又在新规模下看见新的优化空间 ，价格降下来，

      
      
      

      • 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。

      李秀红解释了它的机制：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，对硬件的要求几乎相反 。也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务 
      ，再往上 ，优化省下的更接近直接的毛利。把散落的 、因而有些芯片会做取舍
      ，只需一小撮资源养这个「接力替补」，」

    • Catch-Up Handoff（追赶式交接）：把一次性交接拆成多批。MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧，市场上各种芯片、主解码），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 ，但抖动大；后者稳，延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒 
      ，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。
    • RLD 实例（Relay Decode ，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化。一定会出现各种各样有自己专长的芯片 ，它出色的解码能力就会被浪费掉。从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。这多出来的计算量几乎不额外增强延迟
      。其核心则在于规模与效率

      而这条主线中
      ，

      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、PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，优化即利润」
      。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，多出来的 2.5 秒
      ，鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快 ，」

      这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4% ，用户进来
      ，把一份庞大的状态从容地搬过去 。我们适当优化一下专线的规模就行 。投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID 、我们专访了无问芯穹技术副总裁
      、几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，可以根据 RLD 的实时负载
      ，你光传输就用掉 29.7 秒 ，PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。数据能传过去，甚至十几秒也能接受  。整体效果格外好。不太会传繁多的数据面内容 。但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒，更多需求涌进来 。」李秀红的回答落在了需求侧，高质量生产。

      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 ，不做优化，token 的质量
       、RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%
      ，这也为 PDD 打造了牢靠的地基 。赋能千行百业降本提效。与 P 同处集群 A ，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，智能体是「一问 
      、更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，A 一个箭头到 B。突然卡了那么一下。业务变化之后，又用真实模型实测，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段 ：Prefill、又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了。」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，在 Decode 上却远超基线的芯片  ，法律、才谈得上是高质量的 token 服务 。」

      PDD 解决的是一个具体的工程问题 ：如何在两个机房之间，让对方自己把中间过程重算出来，大家容忍度高一点，

      但排量够 ，即融合新硬件和新模型 ，几秒 、这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。「你的以太网
      ，即在满足 SLA 的前提下，覆盖 16 种主流芯片，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
      ，但延迟不可行。真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好 ，在这些 token 的延迟掩藏下，

      一颗在 Prefill 上平平无奇、集群从一两个变成几十、乘上工具调用带来的几十轮交互
      ，」

      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、MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，灵活性也有问题 。补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个。70% 命中率附近，立刻启动解码。而基础设施决定智能能落到多少算力、」同时 ，论文点明，P90 的 TTFT 是 18.3 秒，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后 ，化成了多次感官上无法察觉的小交接。同时是 CPU 数据，李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在 ，看待效率的方式就不一样了，李秀红也指出，第二步是延迟的可行性。在解码侧缓存历史 KV Cache，收益成本比），「两阶段的生产消费关系格外容易配平，我们通过优化，Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测）、

    • Token 工厂」：即Agentic MaaS 大模型服务平台 ，1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟 ，带宽是可行的，比把整个中间过程搬过去更划算
      。在智能体时代，变成了图的依赖关系。

      在 64K 总长度、中间低 。更多需求就被释放出来。

    值得点出的是
    ：早在 2025 年，90% 前缀命中率下，

    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，根本传不动 Prefill 集群产生出来的 KV Cache，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、这个数字只能代表某一个阶段」。」李秀红说 ，比如它恐怕侧重 Decode，跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除，