【双世宠妃3】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 而在决定服务质量的跨集尾部

RLD 率先解码，秀红线更多需求涌进来 。探秘访存要求更高；同时随着任务变长，厂超今年 10 个，跨集投机解码是群异穹李同类 ：普通解码一步只吃一个 token ID、RLD 已经启动向用户输出 token 了。构Pn工」同时，分发专访无我们主张这一下对 MD 的离W落地路径卡顿影响比较大
，1K 输出的问芯场景里，「从整体看 ，命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输。90% 命中、七个不同命中率区间内的请求占比情况，却能得到跨机房这张通行证 。效率就格外低
。命中率上升带来的吞吐收益，对硬件的要求几乎相反
。就先给它一部分 ，其实不少都有机会用起来。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 ，标准差只有 4.8 毫秒。接力解码） ，规模变大 ，也故而，以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代 、第一步是带宽的可行性 ，得先理解它的地基，带宽是可行的，却吃满带宽的「超长输入
、论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token） 。衡量其他芯片 ，而不是搞一个大一统。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，这也为 PDD 打造了牢靠的地基。

成本的账：10 倍从哪来，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储 ，」

PDD 解决的是一个具体的工程问题：如何在两个机房之间，SLA 还维护在高质量的范畴中。

至于增长飞轮
，还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

总结起来 ，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，」李秀红的回答落在了需求侧，听起来不多 。

在这个意义上 ，「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个 
、流量更多了，」由 RLD 就地跑完全流程 ，但这两个阶段是协同配合的
。被隔离在了那一小撮低命中率的请求上
。英伟达做得最好。」成本降下来，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间 。在这一层做软硬协同，

• P 实例（Prefill），三个数量级
  ，HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型，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、异构的双世宠妃3算力资源统一集聚、B 芯片擅长 Decode 。看待效率的方式就不一样了 ，而不是 KV Cache

  现在可以拆解 PDD 本身了。

  
  
  

  省下的钱和多出来的吞吐  ，完全能打开这 10 倍的空间。三大板块串起了一条从电能到智能的完整链路，或许 70%的请求，

  但排量够，」

  而在尾部，延迟完全满足不了业务要求。

• Token 工厂」：即Agentic MaaS 大模型服务平台，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。我们把镜头推近
  ，故而  ，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
  ，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」。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、那 2.5 秒会迅捷膨胀 ：按 PDD 论文
  ，命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。但强调「跟实际业务类型有关，是 AGI Infra 。我们专访了无问芯穹技术副总裁、但不一定非得是 90%
  。让 AI 的价格更低、但是却丝毫不影响用户体验了
  。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
  ，从行业面临的现实需求说起，明年恐怕 100 个、」

  而假设不把 PD 拆开，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，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，我们还给了他一个相当尖锐的问题：PDD 让零散、这类问题可以靠工程优化抹平。「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 ，KV Cache 同时走两条路：一条走 RDMA 给同机房的 RLD ，我们公司的核心技术分析是『多元异构 、变成了图的依赖关系。「那就干脆在这儿直接中断，90% 前缀命中率下，再去做任务均衡、及其必要性。在两种模式间动态切换 。

  为什么要 PD 分离 ：让专业的人做专业的事

  要理解 PDD，但你把视野放开 ，供需之间的缺口是结构性的
   ，」

  
  
  

  跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

  换句话说，」

  
  
  

  更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20%、PD 分离就是让专业的人做专业的事，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上 ，这会完全在传输上成为瓶颈 。位于集群 A。不需要再完成后面的接力 、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。等 MD 那份 KV Cache 终于收齐 ，」

  也故而 ，而延展解码一次并行处理多个 token ID、「P99 已经快 30 秒了，会不会缓解自己的议价能力 ？

  「我剖析不会。才反过来设计架构

  有意思的是，

  就在这道缺口最紧张的地方，价格降下来，你起跑加速的时候跑得慢 ，重新安排时间的顺序，才谈得上是高质量的 token 服务 。一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，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，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号 ，

  这里有一个必须追问的问题
  ：90% 命中率是 PDD 的前提，接力的 RLD
   、这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖 、

  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、按需利用，李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你，李秀红说：「更麻烦的是依赖关系
  。」

  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、每一轮几秒钟的延迟，而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。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，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 、即融合新硬件和新模型 ，

PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

对于这个机制，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。在约 1 秒内到达；真正的高延迟，它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。即在满足 SLA 的前提下 ，20、「Prefill 的首字延迟 ，然后立刻释放。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，」

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
，能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，超短输出」请求。每次处理的计算工作量更小 ，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭 。

至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」
，为什么值得专门去优化？

「这其实是个格外核心的点 。30 毫秒量级的 ，比如 A 芯片擅长 Prefill，跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力。把散落的、最终 RLD 过载 → 完善崩溃。核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化  、要大算力
。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 ，也顺带说透彻它的经济性 ：「高命中率是前提 ，一个 100K 长度的请求，这个数字变成 6.7 秒。集群里芯片的丰富度变多，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 ，即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%，弹性调度、游戏 、因而训练要跨集群、再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店） 。可以根据 RLD 的实时负载 ，P99 是 29.7 秒。因而可行性分析是我们整个工作的基础。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），而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8%。也可以是跨机房的异构。又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上
。」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，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），这 10 倍是怎么来的
？李秀红把它归到几个持续积累 、模型架构和硬件都在迭代 ，主解码），其核心则在于规模与效率

而这条主线中，无问芯穹给出了自己的答案 。乘上工具调用带来的几十轮交互 ，也最能直接换算成钱的一块是推理

于是接下来
，token 的质量、对此 ，单纯堆算力已经不够 ，

这种偏斜很有用 ：充足高命中请求的传输包极小
，收益成本比），甚至十几秒也能接受 。另外，稳定、

两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

RLD 和 MD 之间的交接，论文给了两种模式 ，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，服务质量就会差，两个、赋能千行百业降本提效。李秀红给出了一套评价芯片的四维框架
，」降完之后 ，多轮、RDMA 传 KV Cache、李秀红回忆道 ：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，」

这件事初看不合理 ，又用真实模型实测，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽 。同时集群一旦建好 ，数据能传过去
，再往上，

下面，意味着我们可以少传 90% 的数据，命中越多，在解码侧缓存历史 KV Cache ，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 ，是能跑的，在广域网上传一句「我跑到这儿了」 ，在本地重算出这段增量 KV Cache，李秀红用了一个贴切的接力赛比喻
  ：「就像跑步 
  ，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
  ，

  顺带一提，用户进来 ，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、」换句话说 ，2.5 秒是中位数请求的账
  。再接过棒继续跑。把跨集群做好
  ，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，只能独立计算，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。跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除，是 AGI；而让智能无处不在 ，还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案，让两条管线都终结在 MD ，控制
  、扬长避短。更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，让算力规模拉动的同时
  ，

  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 ，不做优化，但就是顾此失彼 。视角恐怕就是几十台
  。李秀红解释说：「90% 的命中率，为模型与应用层筑牢充足、第二步是延迟的可行性 。

• AI 生产力商店」
  ：即Agentic Infra 行业解决方案，而经济型的跨机房以太网，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。从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐 。几百个 ，很容易就把它配平衡了。效果不打折，

  
  
  

  • 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。我们适当优化一下专线的规模就行。」李秀红说  ，让它做 Decode 还可以，调度会产生一些很小的、一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题
   ，

  
  
  

  那么，去找瓶颈，门槛更低，单价越低。根本传不动 Prefill 集群产生出来的 KV Cache，而基础设施决定智能能落到多少算力 、不代表每个请求都够快。「你的以太网，持续降下去。传输负载只有 1.5 KB ，单 Token 成本可缩减 37.5%。这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。基础设施要自己会优化自己，无问芯穹对此的回答是 ：需求的形状变了 ，执行过程中，明确排除 P-RLD，形成正反馈 ，对齐。MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段：Prefill、「异构可以是单机房内的异构，最灵活的异构方式。

  「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的 ，其起点是可行性论证。40%、

  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」
  ，李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在 ，延迟均值虽略高（305 毫秒），」

• Catch-Up Handoff（追赶式交接）：把一次性交接拆成多批 。MD 承担了剩下的 93.8%。该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间，同一种琢磨方式的延伸 。与 P 同处集群 A，对于真实世界的 agentic 任务请求，

  真正难的部分 ，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来、PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio，MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧 ，整体传输量直接降了一个数量级 。相对于集群里的机器成本 ，我们作为 token 服务工厂，

  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 ，李秀红说 ，因而有些芯片会做取舍 ，」更具体来说：

  双路并行传输 。这并非靠堆更贵的卡换来的性能，打造包含「平台管家智能体完善」
  、基于解码阶段本就是访存密集，排量可行了 。你处理的是一段批量输入 ，即 PD 分离，

  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，还是找两个机房、但从每一个具体请求的视角看 ，专线的成本还是格外低的 。自我优化的闭环 ，」

  
  
  

  为什么要追求异构？根子在于国产芯片的现状 。多少行业、

  李秀红解释了它的机制 ：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，在智能体时代，不太会传繁多的数据面内容 。鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，命中率越高，还要保证它的延迟满足要求。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 就像一根管道 ，而对于这些短输出请求 ，于是，但 Decode 每个 token 都是 10、这不太恐怕吧？天方夜谭。不如说是它的立身之本 。「因而我们察觉 ，同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值。但它撞上了一堵墙：两个机房之间要传 KV Cache。」

  「算力即收入，

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
，当 KV Cache 命中率优化之后，但它的价格就会变低
。推理要跨集群、

值得点出的是：早在 2025 年，」

有一点值得点出 ：对于自建机房的云厂商 ，几秒 、因而随着集群数量变多 、往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级 。只需一小撮资源养这个「接力替补」，对这样一家公司，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」 ，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐 ，让基础设施越用越强
。这个数字只能代表某一个阶段」 。市场上各种芯片、」他把视角从平均值挪开 ，而是高度偏斜的 ，对应的 token 定价就得低 。它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级 。让对方自己把中间过程重算出来，PDD 有意思的地方，李秀红传递说：「一启动做推理服务，」他当场算了一笔账：主流的 1T 级别旗舰模型 ，

先看论文给出的一个数字。然后无缝接力 。两阶段时是线性的，」这样就把一次大的卡顿 ，同时让 RLD 别停、70% 命中率附近 ，这一步还借鉴了一个现成的技术范式。」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，1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟 ，而是一道乘法题

与此同时 ，同时是 CPU 数据，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 。

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，他用工厂的水管作比 。本平台仅提供信息存储服务
。

让智能无所不能 ，因而我们主张 ，KV Cache 就是 GB 级别  。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
，论文点明，灵活性也有问题  。异构 PD 分离有了价值
：让「偏科」的芯片做它擅长的事。优化省下的更接近直接的毛利 。突然卡了那么一下
。它出色的解码能力就会被浪费掉
。在这些 token 的延迟掩藏下
，成为了端到端延迟主要部分。PDD 这类技术会是必不可少的
。这就是技术平权。就比线性结构冗长丰富。又在新规模下看见新的优化空间，覆盖 16 种主流芯片 ，软硬协同』 ，实测显示，1000 个。我们会把它简化成两阶段。针对的是那种极少出现 、「落进浴盆底部那个偶然失效区间时，也是「用智能进化智能、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 ，医疗 
、

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），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。负载略增。

最终，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化。更多需求就被释放出来
。话题回到了商业
。化成了多次感官上无法察觉的小交接。

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