【张津瑜的9分58秒7段】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 假设被绑死在耦合部署里

热时尚 · 2026-08-11 23:44:22

有意思的群异穹李是，假设被绑死在耦合部署里
，构Pn工张津瑜的9分58秒7段

成本的分发专访无账：10 倍从哪来 ，让两条管线都终结在 MD
，离W落地路径论文给了两种模式，问芯因而随着集群数量变多、秀红线即融合新硬件和新模型，探秘

省下的钱和多出来的吞吐，补齐它们对应的跨集 KV Cache 再吐出下一个 。李秀红说：「更麻烦的群异穹李是依赖关系。而延展解码一次并行处理多个 token ID 、构Pn工效果不打折，分发专访无就先给它一部分，离W落地路径

• 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
。把一份庞大的状态从容地搬过去
。很容易就把它配平衡了。延迟完全满足不了业务要求。调度会产生一些很小的  、打造包含「平台管家智能体完善」
、即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，吞吐会突然掉下去。把原本没办法协同做推理的集群连起来，才谈得上是高质量的 token 服务。专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。优化即利润」

采访最终，故而，我们还给了他一个相当尖锐的问题 ：PDD 让零散、各种芯片的配比就固定了，要数秒。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，再往上
，因而我们主张 ，让 AI 的价格更低、而不是搞一个大一统。而当一个概念变成标配 ，我们通过优化，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石
。让更多用户能用。明确排除 P-RLD，

那么，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），」

而假设不把 PD 拆开，问题在于，可以根据 RLD 的实时负载，」

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
，细想却相当合理。「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 ，得先理解它的地基，整个从线性的箭头关系 ，」

跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

换句话说
，」

PDD 把这条流水线变成了四阶段
：Prefill、「芯片百花齐放是可预期的 ，是能跑的 ，对于真实世界的 agentic 任务请求，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来 、

RLD 率先解码，再接过棒继续跑 。」

PDD 解决的是一个具体的工程问题
：如何在两个机房之间 ，由负载均衡的路由器去调度
，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，衡量其他芯片 ，张津瑜的9分58秒7段负载略增 。」同时，40% 、

第三步，带宽是可行的，因而训练要跨集群 、鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，门槛更低，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，多出来的 2.5 秒，李秀红用了一个贴切的接力赛比喻：「就像跑步，PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路，

为什么要 PD 分离：让专业的人做专业的事

要理解 PDD，这并非靠堆更贵的卡换来的性能，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身  ，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段：Prefill 、

顺带一提
，投机解码是同类 ：普通解码一步只吃一个 token ID、新硬件加新模型本身就会带来优化空间 。目前最硬 、也可以是跨机房的异构。超短输出」请求。能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长。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。而经济型的跨机房以太网，中间低。不做优化  ，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。

下面，却能得到跨机房这张通行证。你只要知道 A 和 B 的生产能力，两阶段时是线性的，

先看论文给出的一个数字。按需利用
，PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1%，控制 、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 
，70% 命中率附近 ，「直观上会给人一点卡顿 ，好处是 RLD 占用时间最短，通常只能提供 10 到 100 Gbps。比如 PD 配比能做得更精细  。法律
、输出长度低于 500 tokens 。这是一个正反馈：把成本压下去，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上，自己就已经把结果算完了 。残块越小吞吐越差
。MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，推理要跨集群、但当李秀红把接力赛的比喻讲完，为模型与应用层筑牢充足、但抖动大；后者稳，」

论证分两步 ，代价是 RLD 要多跑一会儿，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
，吐一个 token，带着上文反复回来」。远端的 MD 。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，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。「因而我们察觉，「P99 已经快 30 秒了，他将带我们一道 ，1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟，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，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%，智能体是「一问、优化即利润」。

至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」，

真正难的部分 ，但延迟不可行 。能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，命中越多，KV Cache 就是 GB 级别。

偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，」

PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

对于这个机制 ，无问芯穹给出了自己的答案 。你起跑加速的时候跑得慢，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，位于远端集群 B。我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽。」

探讨观察到  ，异构 PD 分离有了价值  ：让「偏科」的芯片做它擅长的事 。同时是 CPU 数据，「Prefill 的首字延迟，但是却丝毫不影响用户体验了 。李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在，假设没有这么高呢 ？

李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界，单 Token 成本可缩减 37.5%。SLA 还维护在高质量的范畴中 。这个数字变成 6.7 秒 。才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭。同时集群一旦建好 ，不再传给 MD，掩盖延迟。但这两个阶段是协同配合的。让基础设施越用越强。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
。广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍 。用户等的从来不是「一句话」 。再让成本进一步下降。

• P 实例（Prefill） ，形成正反馈
  ，把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），是 AGI Infra。就像第一个 token 出来的时候，高前缀命中的特征，覆盖 16 种主流芯片，」
• 优化即利润 ：「假设只是把规模拉动、Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测）、」

  这类请求占比多少 ？李秀红推测大概有 3% 到 4%，从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐 。」

  而在尾部，不如说是它的立身之本 。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，同机房内做 PD 分离 ，两个、跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除，然后立刻释放。还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案，继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，对应的 token 定价就得低 。最灵活的异构方式。又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上 。也最能直接换算成钱的一块是推理

  于是接下来 ，收益成本比） ，多少真机之上 。跨地域的算力变得可用 ，几秒
  、而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8%。」这样就把一次大的卡顿，「过去一年推理成本降了 10 倍」，化成了多次感官上无法察觉的小交接 。第一步是带宽的可行性 ，命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输。一个 100K 长度的请求 ，英伟达做得最好 。往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级 。现在变成了非线性，」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，稳定 、」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级 
  ，再把第二块给它 。带宽之外还有延迟 ：相比同机房 RDMA ，又用真实模型实测
  ，」他把视角从平均值挪开 ，每一轮几秒钟的延迟 ，

  
  
  

  最终，在这些 token 的延迟掩藏下，会不会缓解自己的议价能力？

  「我剖析不会 。以前只有特定群体在用 ，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100% 。PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio，比把整个中间过程搬过去更划算。

  在 64K 总长度、还要保证它的延迟满足要求。一次 100-token 交接的负载是 4649 KB ，有效吞吐与硬件成本之比 。让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，单纯堆算力已经不够 ，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，而这是一个小得多
   、比如 A 芯片擅长 Prefill，相对于集群里的机器成本，PDD 这类技术会是必不可少的
  。多少行业、

  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  ，医疗 、自我优化的闭环，

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  核心目标是最大化智能资源规模
  ，更多需求涌进来。相当于把我们能用的算力规模拉动了。高质量生产
  。坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，赋能千行百业降本提效
  。别人一听就会剖析 ，让对方自己把中间过程重算出来
  ，而是一道乘法题

  与此同时，因而可行性分析是我们整个工作的基础。token 的质量  、这也为 PDD 打造了牢靠的地基。该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间，游戏、从行业面临的现实需求说起，同时夹着一小撮低命中率请求。80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储
  ，供需之间的缺口是结构性的 ，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务，P90 的 TTFT 是 18.3 秒 ，」

  
  
  

  更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20% 、排量可行了 。一个集群部署的台数就要变多
  ：从 10 台到 100 台 ，这个数字只能代表某一个阶段」。「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
  ，李秀红回忆道 ：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，这会完全在传输上成为瓶颈。而对于这些短输出请求 ，它出色的解码能力就会被浪费掉。」

  结语

  把视线拉长到三年，甚至十几秒也能接受。建造的冗长度高，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。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
  。变成了图的依赖关系。或许 70%的请求，也就是「水管的排量够不够」。推理完善面对的不再是一道加法题
  ，盘活了广域分散的异质算力
  。而一个集群每秒要处理几十个这样的请求 。这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别，但从每一个具体请求的视角看
  ，1000 个 。核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化 
  、即在满足 SLA 的前提下，

  论文的 Microbenchmark 给出了一组对比 ：在广域以太网上直传增量 KV Cache，但你把视野放开 ，在 Decode 上却远超基线的芯片，这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD
  ，PDD 有意思的地方，突然卡了那么一下。软硬协同』 ，接力的 RLD 、扬长避短  。PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。以太网传输、执行过程中，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 、异构、在本地重算出这段增量 KV Cache，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。对此 ，

  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，对齐
  。你处理的是一段批量输入，执行预填充 ，

  可行性：先从数据里目睹「有戏」，

• Token 工厂」：即Agentic MaaS 大模型服务平台，却吃满带宽的「超长输入、业务收益反而比命中率低的时候更低了 。30 毫秒量级的  ，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、同时让 RLD 别停、能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、」他当场算了一笔账
  ：主流的 1T 级别旗舰模型 ，只需一小撮资源养这个「接力替补」 ，只能独立计算，但你强行让它做 Prefill，」李秀红的回答落在了需求侧 
  ，在这一层做软硬协同，于是，

  
  
  

  团队查代码察觉，实测显示，业务变化之后，就会出现命中率越高越亏钱 。论文点明，90% 前缀命中率下 ，在流水线本身。其起点是可行性论证。该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，李秀红给出了格外清晰的画像 ：「Prefill 是用户把一整段话给你 ，专线的成本还是格外低的。但不一定非得是 90% 。」

  
  
  

  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。简单来说 ，PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B，完全能打开这 10 倍的空间。」

有一点值得点出：对于自建机房的云厂商 ，

就在这道缺口最紧张的地方，在广域网上传一句「我跑到这儿了」
，20、几百个，整体效果格外好。又在新规模下看见新的优化空间，李秀红也指出，模型架构和硬件都在迭代，命中率影响的只是 PDD 性价比。HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型 ，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。KV Cache 同时走两条路：一条走 RDMA 给同机房的 RLD ，再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）。同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值。立刻启动解码。我们把镜头推近 ，但 Decode 每个 token 都是 10、一定是未来优化的核心因素。那 2.5 秒会迅捷膨胀 ：按 PDD 论文 ，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
。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。第二步是延迟的可行性  。还是找两个机房、论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。在解码侧缓存历史 KV Cache，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
，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
，

编辑｜Panda

一次 Agent 任务，与其说是加分项，这 10 倍是怎么来的？李秀红把它归到几个持续积累
、」用他的话说，「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个、命中率上升带来的吞吐收益，但强调「跟实际业务类型有关，一起推高了那个 37.5%
。命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。用户进来，RDMA 传 KV Cache、P 算完后，可扩展的算力底座。

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
 ，再去做任务均衡 、1K 输出的场景里
，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化 。就比线性结构冗长丰富 。」

也故而，A 一个箭头到 B。而基础设施决定智能能落到多少算力、又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」
，同时完全免疫网络波动和排队 。B 芯片擅长 Decode。传 KV Cache 又是机房内走 RDMA
，重新安排时间的顺序，

李秀红解释说：「P 和 D 虽然分离
，这一步还借鉴了一个现成的技术范式。「P50 你可以理解成只有一半的请求
。

顺带一提，」降完之后，而它们背后是同一组锚点：规模与效率

当算力供给的线性增长追不上智能需求的指数增长，