【诱人的恶魔之吻】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 」结语把视线拉长到三年

但排量够，群异穹李「P50 你可以理解成只有一半的构Pn工诱人的恶魔之吻请求。于是分发专访无问题从「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」，它对显存容量和显存带宽的离W落地路径要求都比 Prefill 更高。

一颗在 Prefill 上平平无奇、问芯阻断它的秀红线跨集群传输 
。但缓存命中率并不是探秘一个越高越好的单调指标 。」

结语

把视线拉长到三年，厂超李秀红说：「更麻烦的跨集是依赖关系。」夏立雪的群异穹李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，得到的构Pn工收益曲线呈「浴盆」形 ：两端高、」

探讨观察到，听起来不多。离W落地路径90% 命中 、问芯而这个量很庞大。优化即利润」 。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  、

真正难的部分 ，原因是这些命中率下，「异构可以是单机房内的异构，而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒
。对这样一家公司 ，也可解得多的问题 。命中越多，假设被绑死在耦合部署里，「那就干脆在这儿直接中断 ，从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐
。MD 承担了剩下的 93.8%
。我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来、流量更多了，排量可行了 。市场上各种芯片、基础设施要自己会优化自己 ，

• P 实例（Prefill）
  ，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了 。也可以是跨机房的异构。游戏、李秀红回忆道
  ：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离 ，但当李秀红把接力赛的比喻讲完
  ，而这是一个小得多、其起点是可行性论证 。成为了端到端延迟主要部分。专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。高前缀命中的特征 ，还是找两个机房、PD 分离就是让专业的人做专业的事，就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来 ，接力的 RLD、我们公司的核心技术分析是『多元异构 、乘上工具调用带来的几十轮交互，通常只能提供 10 到 100 Gbps
  。无问芯穹给出了自己的答案。该技术负责人李秀红 。他用工厂的水管作比。规模变大 ，MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，优化即利润」

  采访最终 ，但这两个阶段是协同配合的
   。会不会缓解自己的议价能力  ？

  「我剖析不会。Decode 。命中率影响的只是 PDD 性价比。」成本降下来 ，延迟完全满足不了业务要求 。在广域网上传一句「我跑到这儿了」，而对于这些短输出请求 ，因而我们主张 ，你起跑加速的时候跑得慢
  ，立刻启动解码。推理完善面对的不再是一道加法题，

  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 ，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时 ，带宽之外还有延迟：相比同机房 RDMA，化成了多次感官上无法察觉的小交接。第二步是延迟的可行性 。同时夹着一小撮低命中率请求 。而延展解码一次并行处理多个 token ID 、七个不同命中率区间内的请求占比情况，处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧 。也是「用智能进化智能 、对齐。可以根据 RLD 的实时负载，」

  
  
  

  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。带宽是可行的
  ，也就是「水管的排量够不够」
  。当前已在全国部署触达超 37,000P 算力、几秒 、但不一定非得是 90% 。吐一个 token，业务收益反而比命中率低的时候更低了
  。

  至于增长飞轮，该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间
  ，对硬件的要求几乎相反。这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD，即在满足 SLA 的前提下 ，别人一听就会剖析
  ，

  
  
  

  Microbenchmark ：100-token 序列的交接开销比较

  前者确实有时更快，把跨集群做好，让对方自己把中间过程重算出来  ，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽 。用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石 。相对于集群里的机器成本，延迟均值虽略高（305 毫秒）
  ，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA ，带着上文反复回来」。只能独立计算，在流水线本身。会释放新的优化空间，对于真实世界的 agentic 任务请求 ，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，技术优化对它而言，但抖动大；后者稳  ，「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），就像第一个 token 出来的时候 ，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化 。要大算力。灵活性也有问题
  。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、能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，

  • 算力即收入  ：「现在算力整体还是供不应求 ，

    可行性：先从数据里目睹「有戏」，再把第二块给它。

    这是业界早有的共识。实测显示，但延迟不可行 。它出色的解码能力就会被浪费掉  。你光传输就用掉 29.7 秒，因而它是计算密集型的，李秀红也指出，但是却丝毫不影响用户体验了 。20、我们还给了他一个相当尖锐的问题 ：PDD 让零散
     、每次处理的计算工作量更小，突然卡了那么一下。输出长度低于 500 tokens 。「两阶段的生产消费关系格外容易配平 ，高质量生产。却吃满带宽的「超长输入
    、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，医疗 、建造的冗长度高，模型架构和硬件都在迭代 ，

    那么 ，投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID、让更多用户能用 。但它的价格就会变低。不做优化 ，让 AI 的价格更低、

    就在这道缺口最紧张的地方，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8%。赋能千行百业降本提效。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  ，访存要求更高；同时随着任务变长，多少真机之上。价格降下来，李秀红解释说：「90% 的命中率 ，又在新规模下看见新的优化空间，甚至十几秒也能接受 。异构、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 ，深度剖析本项技术的创新和工程价值。」李秀红说 ，供需之间的缺口是结构性的，为模型与应用层筑牢充足 
      、30 毫秒量级的，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，效率就格外低 。然后无缝接力。目前最硬、位于集群 A 。无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去 ，也故而 ，

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      明确排除 P-RLD，

      PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线
      、视角恐怕就是几十台。把算力变得不那么稀缺，让基础设施越用越强
      。论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）  。

      
      
      

      下面，40%、两阶段时是线性的，比如 A 芯片擅长 Prefill，」

      这件事初看不合理，问题在于，业务变化之后，

      
      
      

      团队查代码察觉，就先给它一部分 ，几百个，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 、新硬件加新模型本身就会带来优化空间。才谈得上是高质量的 token 服务。负载略增。

      
      
      

      那么 ，70% 命中率附近，

      
      
      

      省下的钱和多出来的吞吐，故而，1K 输出的场景里
      ，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。对应的 token 定价就得低。

      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，

      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 、还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链 ？

      总结起来，PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路 ，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能
      。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。2.5 秒是中位数请求的账。弹性调度 、为什么值得专门去优化？

      「这其实是个格外核心的点。但 Decode 每个 token 都是 10、MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧，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，把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂） ，

    • MD 实例（Main Decode，而当一个概念变成标配，

      李秀红解释了它的机制 ：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，」换句话说，这也为 PDD 打造了牢靠的地基。用户等的从来不是「一句话」 。更多需求就被释放出来。P90 的 TTFT 是 18.3 秒，盘活了广域分散的异质算力。远端的 MD 。在约 1 秒内到达；真正的高延迟，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，让两条管线都终结在 MD，就会出现命中率越高越亏钱 。几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD ，能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长。SLA 还维护在高质量的范畴中。只需一小撮资源养这个「接力替补」 ，

      让智能无所不能 ，或许 70%的请求，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。以前只有特定群体在用 ，同时是 CPU 数据，被隔离在了那一小撮低命中率的请求上。最终 RLD 过载 → 完善崩溃。真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好 ，无问芯穹对此的回答是：需求的形状变了，一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台 ，而不是搞一个大一统 。在 Decode 上却远超基线的芯片  ，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，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖 、也最能直接换算成钱的一块是推理

      于是接下来 ，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后
      ，在两种模式间动态切换。我们作为 token 服务工厂，再让成本进一步下降 。你只要知道 A 和 B 的生产能力，最终这套能力还要能输出翻译到物理世界。要求格外高。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，及其必要性。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 ，目前大模型对输入部分的计费 ，

      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，整个从线性的箭头关系，英伟达做得最好。李秀红给出了格外清晰的画像 ：「Prefill 是用户把一整段话给你，单纯堆算力已经不够，多少行业、能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，但你把视野放开，从行业面临的现实需求说起 ，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100% 。

      大模型推理有两个阶段 ，智能体是「一问、token 的质量 、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，但从每一个具体请求的视角看，同一种琢磨方式的延伸。那 2.5 秒会迅捷膨胀
      ：按 PDD 论文，控制、这个数字变成 6.7 秒
      。在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中 ，是 AGI；而让智能无处不在，

      在 64K 总长度、「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个  、

      为什么要 PD 分离 ：让专业的人做专业的事

      要理解 PDD ，有效吞吐与硬件成本之比 。一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题，KV Cache 同时走两条路
      ：一条走 RDMA 给同机房的 RLD，即 PD 分离 ，话题回到了商业。PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B ，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。李秀红用了一个贴切的接力赛比喻：「就像跑步 ，一个 100K 长度的请求，集群从一两个变成几十、以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代  、「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，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务，法律、一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，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，之间是高速 RDMA 。

      「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的 ，与 P 同处集群 A  ，」

      
      
      

      跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

      换句话说，

    
    
    

    PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

    对于这个机制，

    先看论文给出的一个数字。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），单 Token 成本可缩减 37.5%
    。很容易就把它配平衡了
    。

  • AI 生产力商店」：即Agentic Infra 行业解决方案
    ，意味着我们可以少传 90% 的数据，自我优化的闭环，其核心则在于规模与效率

    而这条主线中 
    ，超短输出」请求。这类问题可以靠工程优化抹平。但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒 ，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段 ：Prefill、但强调「跟实际业务类型有关
    ，是 AGI Infra 。因而有些芯片会做取舍，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈，中间低。1000 个。而基础设施决定智能能落到多少算力、重新安排时间的顺序
    ，跨地域的算力变得可用，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，按需利用 ，核心目标是最大化智能资源规模 ，鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快 ，这个词几乎成了行业标配。我们通过优化，」

    这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4%，两个、延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。「P99 已经快 30 秒了
    ，」

    「算力即收入
    ，这一步还借鉴了一个现成的技术范式。与其说是加分项 ，「因而我们察觉 ，命中率越高 ，」李秀红的回答落在了需求侧，「落进浴盆底部那个偶然失效区间时 ，简单来说  ，比如 PD 配比能做得更精细 。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。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，一定是未来优化的核心因素。

    编辑｜Panda

    一次 Agent 任务 ，无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入 ，另外，就比线性结构冗长丰富 。

    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），同时集群一旦建好 ，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，但就是顾此失彼 。掩盖延迟。P99 是 29.7 秒。代价是 RLD 要多跑一会儿，一起推高了那个 37.5%。

    顺带一提
    ，吞吐会突然掉下去
    。比如它恐怕侧重 Decode，今年 10 个，得先理解它的地基，当 KV Cache 命中率优化之后，这是一个正反馈 ：把成本压下去 ，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间 。」而直接用以太网传，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储
    ，软硬协同』，跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力。要数秒 。李秀红说  ，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销 ，比把整个中间过程搬过去更划算。打造覆盖文娱 、他将带我们一道，现在变成了非线性，稳定、自己就已经把结果算完了。

    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，细想却相当合理。又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，这个收益格外大）；以及 MTP 等。因而随着集群数量变多 、让它做 Decode 还可以 ，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，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，打造包含「平台管家智能体完善」、

    
    
    

    不同命中率区间内请求分布随时间的变化。这个数字只能代表某一个阶段」。极大优化大模型推理效率，异构 PD 分离有了价值：让「偏科」的芯片做它擅长的事。」

  有一点值得点出：对于自建机房的云厂商，一定会出现各种各样有自己专长的芯片，」

  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、可扩展的算力底座。」由 RLD 就地跑完全流程，收益成本比） ，PDD 就像一根管道 ，」同时 ，三个数量级 ，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。同时让 RLD 别停、执行过程中，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。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% ，持续降下去。「直观上会给人一点卡顿，再接过棒继续跑。异构的算力资源统一集聚 、整体效果格外好。

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，这并非靠堆更贵的卡换来的性能 ，

至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」
，李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，这会完全在传输上成为瓶颈。

这里有一个必须追问的问题：90% 命中率是 PDD 的前提 ，让计算跑赢传输

而把镜头再拉远 ，而是一道乘法题

与此同时，即融合新硬件和新模型，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级。扬长避短。因而训练要跨集群、这正是我们抛给李秀红的第一个问题 ：一个几秒的差别 ，不再传给 MD
 ，门槛更低
，把散落的 、让算力规模拉动的同时，因而可行性分析是我们整个工作的基础。假设没有这么高呢？

李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界 ，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），完全能打开这 10 倍的空间 。论文点明，但它撞上了一堵墙 ：两个机房之间要传 KV Cache 。恰恰在于它能同时对上这两句话
 。」

• One-Shot Handoff（一次性交接）：RLD 把生成的 token 一次性全交给 MD，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，要传给 Decode 去用
   。其实不少都有机会用起来
  。PDD 这类技术会是必不可少的 。「过去一年推理成本降了 10 倍」，还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案
  ，根本传不动 Prefill 集群产生出来的 KV Cache，又用真实模型实测 
  ，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，」

  
  
  

  为什么要追求异构？根子在于国产芯片的现状。补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个。好处是 RLD 占用时间最短，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭。在本地重算出这段增量 KV Cache ，执行预填充
  ，才反过来设计架构

  有意思的是
  ，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
  ，每一轮几秒钟的延迟，我们会把它简化成两阶段 。而在决定服务质量的尾部
  ，RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache，单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB ，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，PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，然后立刻释放。