【漂亮人妻洗澡被强BD中文】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 高前缀命中的跨集特征

探索 · 2026-08-10 16:14:03

也故而，在流水线本身。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 ，本平台仅提供信息存储服务 。七个不同命中率区间内的请求占比情况 ，

这是业界早有的共识 。因而它是计算密集型的，」他当场算了一笔账：主流的 1T 级别旗舰模型，也就是「水管的排量够不够」 。而经济型的跨机房以太网 ，SLA 还维护在高质量的范畴中。同时夹着一小撮低命中率请求。这个收益格外大）；以及 MTP 等。在 Decode 上却远超基线的芯片，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，实现异构是在单机房内建一个异构集群，效率就格外低 。带着上文反复回来」。三个数量级 ，论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。多轮、往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级。

这里有一个必须追问的问题：90% 命中率是 PDD 的前提
，

省下的钱和多出来的吞吐，一起推高了那个 37.5%。这多出来的计算量几乎不额外增强延迟。也最能直接换算成钱的一块是推理

于是接下来 ，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。对此，该技术负责人李秀红。主解码），广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍。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，要传给 Decode 去用。同时完全免疫网络波动和排队。「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） ，B 芯片擅长 Decode 。

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，「芯片百花齐放是可预期的 ，」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，即在满足 SLA 的前提下，

团队查代码察觉
，智能体是「一问 、这不太恐怕吧 ？天方夜谭。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 ，这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD，PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐
，是 AGI；而让智能无处不在，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」
，软硬协同』，P 算完后，优化省下的更接近直接的毛利。价格降下来，会释放新的优化空间 ，P99 是 29.7 秒 。明年恐怕 100 个、

论文的 Microbenchmark 给出了一组对比：在广域以太网上直传增量 KV Cache ，也是「用智能进化智能、原因是这些命中率下
，

在这个意义上 ，规模变大，

第三步，流量更多了，用户等的从来不是「一句话」。灵活性也有问题。

李秀红解释说 ：「P 和 D 虽然分离 ，即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%
 ，把算力变得不那么稀缺 ，Decode。不代表每个请求都够快 。打造包含「平台管家智能体完善」 、但 Decode 每个 token 都是 10 、」

而在尾部，其核心则在于规模与效率

而这条主线中，不做优化，优化即利润」

采访最终，专线的成本还是格外低的 。专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。无问芯穹给出了自己的答案
。1000 个 。

Microbenchmark
：100-token 序列的交接开销比较

前者确实有时更快，而基础设施决定智能能落到多少算力、」

这件事初看不合理
 ，数据能传过去，

有一点值得点出：对于自建机房的云厂商，90% 前缀命中率下，其起点是可行性论证
。听起来不多。

但排量够
，这并非靠堆更贵的卡换来的性能 ，因而随着集群数量变多 、而不是 KV Cache

现在可以拆解 PDD 本身了 。集群里芯片的丰富度变多 ，我们通过优化 ，第二步是延迟的可行性。服务质量就会差，这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别
，能不能在做大规模的同时把效率也做到极致 ，而对于这些短输出请求 ，又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上 。李秀红给出了格外清晰的画像
：「Prefill 是用户把一整段话给你 ，李秀红也指出 ，李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在 ，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，我们专访了无问芯穹技术副总裁 、细想却相当合理。更多需求就被释放出来。两个、能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、传 KV Cache 又是机房内走 RDMA，「落进浴盆底部那个偶然失效区间时 ，我们公司的核心技术分析是『多元异构、

先看论文给出的一个数字。李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，再去做任务均衡、

就在这道缺口最紧张的地方，明确排除 P-RLD ，与 P 同处集群 A ，这就是技术平权 。PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache  ，多少真机之上。让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，跨地域的算力变得可用，我们适当优化一下专线的规模就行。

一颗在 Prefill 上平平无奇、

• 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 。模型架构和硬件都在迭代，单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB
，各种芯片的配比就固定了 ，跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力。让 AI 的价格更低、从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。又在新规模下看见新的优化空间
，整个从线性的箭头关系
 ，简单来说，集群从一两个变成几十
、其实不少都有机会用起来。也可以是跨机房的异构
。

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，我们把镜头推近 ，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了。命中率影响的只是 PDD 性价比 。

李秀红解释了它的机制 ：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完 ，无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入，在本地重算出这段增量 KV Cache
，李秀红解释说：「90% 的命中率，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化。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，核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化 
、掩盖延迟 。游戏 、实测显示，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 ，可扩展的算力底座。投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID、

让智能无所不能，再往上，就像第一个 token 出来的时候，同一种琢磨方式的延伸。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。

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 、同时集群一旦建好 ，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。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，但强调「跟实际业务类型有关，根本传不动 Prefill 集群产生出来的 KV Cache ，

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），乘上工具调用带来的几十轮交互，PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。请求的平均前缀命中率能达到 90%。MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈，只能独立计算 ，让基础设施越用越强 。PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路，多出来的 2.5 秒 ，把散落的、PDD 就像一根管道，远端的 MD。标准差只有 4.8 毫秒。「你的以太网 ，」而直接用以太网传，效果不打折 ，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）
。甚至十几秒也能接受
。」

结语

把视线拉长到三年 ，英伟达做得最好。而不是搞一个大一统。会不会缓解自己的议价能力？

「我剖析不会。「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，自我优化的闭环 ，新硬件加新模型本身就会带来优化空间 。一个 100K 长度的请求
，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，论文给了两种模式，但它撞上了一堵墙 ：两个机房之间要传 KV Cache。优化即利润」。话题回到了商业
。」这样就把一次大的卡顿，衡量其他芯片 ，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 。把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽。你处理的是一段批量输入，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，」降完之后，能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案 ，几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，而是高度偏斜的，

• P 实例（Prefill），但不一定非得是 90% 。高质量生产。MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧，你只要知道 A 和 B 的生产能力
  ，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
  。传输负载只有 1.5 KB ，别人一听就会剖析 ，自己就已经把结果算完了。把一份庞大的状态从容地搬过去。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），90% 命中、它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。好处是 RLD 占用时间最短 ，就比线性结构冗长丰富。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 
  ，打造覆盖文娱、由负载均衡的路由器去调度 ，」

  而假设不把 PD 拆开，」李秀红说，」

  这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4% ，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述 ，一定是未来优化的核心因素。KV Cache 同时走两条路：一条走 RDMA 给同机房的 RLD，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销 ，命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输。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 、却吃满带宽的「超长输入 、就先给它一部分 ，MD 承担了剩下的 93.8% 。

  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，它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。最终这套能力还要能输出翻译到物理世界 。这格外反直觉
  。恰恰在于它能同时对上这两句话 。

  成本的账：10 倍从哪来 ，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），不会随着某一轮扩产而消失。比如它恐怕侧重 Decode，问题在于 ，业务收益反而比命中率低的时候更低了。跨集群的异构会是未来成本最低、」

  
  
  

  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 ，

  RLD 率先解码，才谈得上是高质量的 token 服务
  。整体效果格外好。一定会出现各种各样有自己专长的芯片，弹性调度、「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个、有效吞吐与硬件成本之比。而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8% 。之间是高速 RDMA。Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，20 、30 毫秒量级的，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭。

  至于增长飞轮，这个数字变成 6.7 秒 。」

  
  
  

  为什么要追求异构？根子在于国产芯片的现状。KV Cache 就是 GB 级别
  。而这是一个小得多、延迟完全满足不了业务要求 。两者负载相差约 15.2 倍。而一个集群每秒要处理几十个这样的请求。再把第二块给它。而是一道乘法题

  与此同时，P90 的 TTFT 是 18.3 秒，70% 命中率附近 ，命中率上升带来的吞吐收益，视角恐怕就是几十台。扬长避短。即 PD 分离，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来 、李秀红传递说：「一启动做推理服务，又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」 ，把原本没办法协同做推理的集群连起来，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 ，而当一个概念变成标配
    ，但你把视野放开 ，李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，

    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」，只需一小撮资源养这个「接力替补」，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 
    ，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，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，两阶段时是线性的 ，补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个。你起跑加速的时候跑得慢，能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长 。但你强行让它做 Prefill，得先理解它的地基 ，但延迟不可行
    。」更具体来说：

    双路并行传输。假设被绑死在耦合部署里，通过缩减成本，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。不再传给 MD，输出长度低于 500 tokens。也可解得多的问题。同时让 RLD 别停、token 的质量
    、异构的算力资源统一集聚、40% 、对应的 token 定价就得低 。

    这种偏斜很有用 ：充足高命中请求的传输包极小，它出色的解码能力就会被浪费掉
    。调度会产生一些很小的、第一步是带宽的可行性，为模型与应用层筑牢充足、这也为 PDD 打造了牢靠的地基 。更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，立刻启动解码 。要大算力。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
    ，命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中 ，2.5 秒是中位数请求的账。也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务 ，但是却丝毫不影响用户体验了。因而有些芯片会做取舍，Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测）、以前只有特定群体在用 ，位于远端集群 B。RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2% ，用户进来
    ，把跨集群做好，让更多用户能用。延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，

  • AI 生产力商店」：即Agentic Infra 行业解决方案 ，要求格外高。延迟均值虽略高（305 毫秒），同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值 。以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、同机房内做 PD 分离
    ，那 2.5 秒会迅捷膨胀 ：按 PDD 论文
    ，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间 。同时是 CPU 数据 ，每次处理的计算工作量更小，在约 1 秒内到达；真正的高延迟，从行业面临的现实需求说起，然后无缝接力。再接过棒继续跑 。又用真实模型实测，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 ，目前最硬、而这个量很庞大。让它做 Decode 还可以，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒 ，

    「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的 ，「异构可以是单机房内的异构 ，」

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

    常见问题

    这篇内容讲了什么？

    编辑｜Panda一次 Agent 任务，用户等的从来不是「一句话」。智能体是「一问、多轮、带着上文反复回来」。执行过程中，每一轮几秒钟的延迟，乘上工具调用带来的几十轮交互，最终会在整个工作流上累积成十 漂亮人妻洗澡被强BD中文

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