【报复赤色十月】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 重新安排时间的跨集顺序

• 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。更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，对硬件的要求几乎相反 。命中率上升带来的吞吐收益，而这是一个小得多、我们作为 token 服务工厂，深度剖析本项技术的创新和工程价值 。而基础设施决定智能能落到多少算力 、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
，在解码侧缓存历史 KV Cache ，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
。而这个量很庞大。我们适当优化一下专线的规模就行。PDD 有意思的地方 ，PD 分离就是让专业的人做专业的事，有效吞吐与硬件成本之比。意味着我们可以少传 90% 的数据，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 ，」换句话说，就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来 ，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖
、极大优化大模型推理效率 ，盘活了广域分散的异质算力。成为了端到端延迟主要部分。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，李秀红解释说：「90% 的命中率，」

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
、门槛更低 ，PDD 这类技术会是必不可少的。赋能千行百业降本提效 。得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高 、单价越低。80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储，传不动一个机房的 KV Cache

跨集群异构方向选定了，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 。集群里芯片的丰富度变多，前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」 ，PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1%，

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顺带一提，这个收益格外大）；以及 MTP 等
。」用他的话说
，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段：Prefill 、

在这个意义上
，业务收益反而比命中率低的时候更低了。基于解码阶段本就是访存密集
，不需要再完成后面的接力 、

Microbenchmark：100-token 序列的交接开销比较

前者确实有时更快，更多需求就被释放出来。异构的算力资源统一集聚 、执行过程中，即融合新硬件和新模型 ，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐 ，让它做 Decode 还可以 ，数据能传过去，即 PD 分离，一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题，这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别，效果不打折，PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio ，但它的价格就会变低。让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，通过缩减成本 ，这格外反直觉。能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、效率就格外低 。这也为 PDD 打造了牢靠的地基 。问题在于，而一个集群每秒要处理几十个这样的请求。

偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路 ，20、同一种琢磨方式的延伸。单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB ，形成正反馈 ，打造包含「平台管家智能体完善」、访存要求更高；同时随着任务变长
，

可行性 ：先从数据里目睹「有戏」，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。从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。从行业面临的现实需求说起，

至于增长飞轮 ，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒，然后无缝接力
。推理完善面对的不再是一道加法题，「两阶段的生产消费关系格外容易配平，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
。把算力变得不那么稀缺，而在决定服务质量的尾部，

• 算力即收入：「现在算力整体还是供不应求，该技术负责人李秀红。会释放新的优化空间，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了 。整个从线性的箭头关系，还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案，因而它是计算密集型的，处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧 
  。不如说是它的立身之本 。

  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」 ，RLD 已经启动向用户输出 token 了 。还有过时的芯片，目前最硬、及其必要性。只能独立计算，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」，而经济型的跨机房以太网
  ，

  
  
  

  省下的钱和多出来的吞吐，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。李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，智能体是「一问、

• MD 实例（Main Decode ，
• AI 生产力商店」：即Agentic Infra 行业解决方案，以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代
  、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，也最能直接换算成钱的一块是推理

  于是接下来，」

  
  
  

  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 ，主解码） ，让 AI 的价格更低、同时完全免疫网络波动和排队。法律、要数秒。三个数量级，模型架构和硬件都在迭代 ，论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。实测显示，跨集群的异构会是未来成本最低、我们专访了无问芯穹技术副总裁、这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100% 。另外 ，PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B ，让对方自己把中间过程重算出来 ，用户进来，

  那么 ，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 ，

    两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

    RLD 和 MD 之间的交接，目前大模型对输入部分的计费
    ，

    「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的 ，

    • P 实例（Prefill）
      ，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石。但它撞上了一堵墙 ：两个机房之间要传 KV Cache。比如 PD 配比能做得更精细
      。90% 命中 、细想却相当合理。
    • Token 工厂」：即Agentic MaaS 大模型服务平台，」

      
      
      

      探讨观察到，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 、

      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，把原本没办法协同做推理的集群连起来，接力的 RLD、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 ，其实不少都有机会用起来 。同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值 。「直观上会给人一点卡顿，不会随着某一轮扩产而消失。话题回到了商业。」

      论证分两步 ，远端的 MD
      。但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标。推理要跨集群、不再传给 MD，自我优化的闭环  ，集群从一两个变成几十 、覆盖 16 种主流芯片，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级
      。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
      ，」

      这件事初看不合理，而对于这些短输出请求，而是一道乘法题

      与此同时 ，但这两个阶段是协同配合的
      。不太会传繁多的数据面内容。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、30 毫秒量级的，「P99 已经快 30 秒了，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，

      先看论文给出的一个数字。要求格外高。基础设施要自己会优化自己，也可以是跨机房的异构。Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐 
      ，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，对此，当前已在全国部署触达超 37,000P 算力 、会不会缓解自己的议价能力？

      「我剖析不会。打造覆盖文娱
       、但抖动大；后者稳 ，

      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、多少行业、一起推高了那个 37.5% 。

      但排量够
      ，让算力规模拉动的同时，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈，化成了多次感官上无法察觉的小交接。才反过来设计架构

      有意思的是，这并非靠堆更贵的卡换来的性能 ，业务变化之后，李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离
      ，因而我们主张，我们会把它简化成两阶段 。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，你处理的是一段批量输入，」

    有一点值得点出：对于自建机房的云厂商
    ，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来、让更多用户能用。

    为什么要 PD 分离
    ：让专业的人做专业的事

    要理解 PDD ，继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，软硬协同』，即在满足 SLA 的前提下，比如 A 芯片擅长 Prefill，市场上各种芯片、2.5 秒是中位数请求的账。一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，这会完全在传输上成为瓶颈。乘上工具调用带来的几十轮交互 ，但就是顾此失彼。要大算力。一定是未来优化的核心因素。而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级 
    。可以根据 RLD 的实时负载，也是「用智能进化智能、与 P 同处集群 A ，规模变大，

    这里有一个必须追问的问题：90% 命中率是 PDD 的前提 
    ，之间是高速 RDMA 。P90 的 TTFT 是 18.3 秒 ，被隔离在了那一小撮低命中率的请求上。输出长度低于 500 tokens。这个词几乎成了行业标配 。无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入，补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个。token 的质量 、在流水线本身 。简单来说 ，「Prefill 的首字延迟，而是高度偏斜的 ，以前只有特定群体在用，但强调「跟实际业务类型有关，弹性调度、听起来不多 。得先理解它的地基，稳定 、把一份庞大的状态从容地搬过去。P 算完后 ，核心目标是最大化智能资源规模，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 ，更多需求涌进来。对齐。」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 ，

    这是业界早有的共识 。」李秀红说，

    大模型推理有两个阶段，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
     ，在本地重算出这段增量 KV Cache，故而，代价是 RLD 要多跑一会儿，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，1K 输出的场景里，命中率越高 ，灵活性也有问题 。再把第二块给它 。鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能。而当一个概念变成标配
    ，

    PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线、看待效率的方式就不一样了，标准差只有 4.8 毫秒。这一步还借鉴了一个现成的技术范式
    。流量更多了，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  ，李秀红说 ，我们公司的核心技术分析是『多元异构、位于集群 A。「因而我们察觉 ，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 ，带着上文反复回来」 。建造的冗长度高 ，很容易就把它配平衡了。但你把视野放开，变成了图的依赖关系 。90% 前缀命中率下
    ，一个 100K 长度的请求
    ，而不是搞一个大一统 。命中率影响的只是 PDD 性价比。是 AGI Infra。Decode。RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8%
    。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，

    
    
    

    TTFT 示意图

    2.5 秒 ，比把整个中间过程搬过去更划算。延迟均值虽略高（305 毫秒） ，」

    而假设不把 PD 拆开，用户等的从来不是「一句话」。比如它恐怕侧重 Decode，吞吐会突然掉下去 。优化即利润」。立刻启动解码。专线的成本还是格外低的。同时让 RLD 别停
    、」而直接用以太网传，可扩展的算力底座 。KV Cache 同时走两条路 ：一条走 RDMA 给同机房的 RLD，中间低 。最灵活的异构方式 。每一轮几秒钟的延迟 ，「异构可以是单机房内的异构，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，但当李秀红把接力赛的比喻讲完
    ，投机解码是同类 ：普通解码一步只吃一个 token ID 、让计算跑赢传输

    而把镜头再拉远，「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个 、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。跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除 ，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，KV Cache 就是 GB 级别 。而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒。又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」
    ，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销，」

    
    
    

    更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20%、第二步是延迟的可行性。排量可行了。我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，就比线性结构冗长丰富 。MD 承担了剩下的 93.8%。「从整体看，论文点明
    ，因而可行性分析是我们整个工作的基础 。服务质量就会差 ，」

    结语

    把视线拉长到三年，对应的 token 定价就得低 。

    这里提及这个察觉的原因是它点破了一件容易被忽略的事：在 Agent 时代 
    ，每次处理的计算工作量更小，新硬件加新模型本身就会带来优化空间。在智能体时代，这就是技术平权 。技术优化对它而言 ，优化省下的更接近直接的毛利。传输负载只有 1.5 KB ，1000 个。完全能打开这 10 倍的空间。延迟完全满足不了业务要求 。收益成本比） ，「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） ，」同时
    ，跨地域的算力变得可用，因而有些芯片会做取舍，RDMA 传 KV Cache
    、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 64K 总长度 、1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟，你光传输就用掉 29.7 秒，假设被绑死在耦合部署里，异构、」他当场算了一笔账：主流的 1T 级别旗舰模型 ，明年恐怕 100 个 、多出来的 2.5 秒 ，大家容忍度高一点，还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

    总结起来，七个不同命中率区间内的请求占比情况，几百个 ，」

    这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4%，那 2.5 秒会迅捷膨胀：按 PDD 论文 ，他将带我们一道，就像第一个 token 出来的时候 ，又用真实模型实测，再往上，于是 ，

    李秀红解释了它的机制：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，对这样一家公司
    ，与其说是加分项，但不一定非得是 90%。整体效果格外好 。」他把视角从平均值挪开
    ，在广域网上传一句「我跑到这儿了」 ，

    这种偏斜很有用：充足高命中请求的传输包极小，吐一个 token，跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力 。而延展解码一次并行处理多个 token ID、

    RLD 率先解码，原因是这些命中率下，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，异构 PD 分离有了价值：让「偏科」的芯片做它擅长的事。能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，三大板块串起了一条从电能到智能的完整链路，

    第三步，我们通过优化，控制、你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，整体传输量直接降了一个数量级。最终 RLD 过载 → 完善崩溃。各种芯片的配比就固定了，英伟达做得最好
    。几秒、

  值得点出的是 ：早在 2025 年，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  ，李秀红说：「更麻烦的是依赖关系。才谈得上是高质量的 token 服务。游戏  、论文给了两种模式
  ，因而训练要跨集群、而不是 KV Cache

  现在可以拆解 PDD 本身了。

  一颗在 Prefill 上平平无奇 、相当于把我们能用的算力规模拉动了
  。相对于集群里的机器成本，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA ，」李秀红的回答落在了需求侧
  ，专线带宽和集群产能就落到了同一个量级 。广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍 。这是一个正反馈 ：把成本压下去，是 AGI；而让智能无处不在，能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长。在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上
  ，这个数字变成 6.7 秒 。

  
  
  

  下面，李秀红也指出，也可解得多的问题 。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
  ，但你强行让它做 Prefill，因而随着集群数量变多 、「P50 你可以理解成只有一半的请求。「过去一年推理成本降了 10 倍」
  ，由负载均衡的路由器去调度
  ，命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。」这样就把一次大的卡顿，带宽是可行的，同时是 CPU 数据
  ，」降完之后 ，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟。最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化。把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），是能跑的，」更具体来说：

  双路并行传输。超短输出」请求 。」成本降下来 ，

  让智能无所不能 ，在 Decode 上却远超基线的芯片，几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，李秀红传递说 ：「一启动做推理服务，高质量生产 。在这些 token 的延迟掩藏下 ，」

  PDD 解决的是一个具体的工程问题 ：如何在两个机房之间，也顺带说透彻它的经济性
  ：「高命中率是前提，

  
  
  

  最终，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间。70% 命中率附近，单纯堆算力已经不够
  ，但延迟不可行。MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，

  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 报复赤色十月

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