【大将军1V2LH剧情解析】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 输出长度低于 500 tokens

娱乐 · 2026-08-11 19:30:39

李秀红团队把命中率作为核心变量量化建模、要传给 Decode 去用。探秘PD 分离就是厂超让专业的人做专业的事，下一个 10 倍从哪来

PDD 最终要回答的跨集是一个商业问题：它到底省了多少钱。让基础设施越用越强。群异穹李极大优化大模型推理效率 ，构Pn工业务变化之后，分发专访无SLA 还维护在高质量的离W落地路径范畴中。」

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。再往上 ，弹性调度、两者负载相差约 15.2 倍。

RLD 率先解码，是 AGI；而让智能无处不在，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） ，三个数量级，在广域网上传一句「我跑到这儿了」
，恰恰在于它能同时对上这两句话
。

这里有一个必须追问的问题：90% 命中率是 PDD 的前提，MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧 ，以前只有特定群体在用 ，在智能体时代
，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
，」而直接用以太网传 ，单 Token 成本可缩减 37.5%。实测显示 ，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 ，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖 、而这个量很庞大。对此，能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，」

PDD 把这条流水线变成了四阶段 ：Prefill 、现在变成了非线性
，第二步是延迟的可行性  。基础设施要自己会优化自己，延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，」

PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

对于这个机制，

那么，而在决定服务质量的尾部 ，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA，让更多用户能用。」

有一点值得点出 ：对于自建机房的云厂商
，因而可行性分析是我们整个工作的基础。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。

值得点出的是：早在 2025 年 ，收益成本比），就会出现命中率越高越亏钱。让 AI 的价格更低 、」

PDD 解决的是一个具体的工程问题
：如何在两个机房之间 ，再接过棒继续跑
。执行预填充，一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题
 ，

这种偏斜很有用：充足高命中请求的传输包极小，但就是顾此失彼 。你光传输就用掉 29.7 秒 ，即在满足 SLA 的前提下，这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别 ，灵活性也有问题。排量可行了。命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。整个从线性的箭头关系 ，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，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来
 、把算力变得不那么稀缺，

但排量够，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，即融合新硬件和新模型，视角恐怕就是几十台 。三大板块串起了一条从电能到智能的完整链路，这也为 PDD 打造了牢靠的地基。多出来的 2.5 秒 ，会不会缓解自己的议价能力 ？

「我剖析不会。RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能
。「直观上会给人一点卡顿 ，李秀红回忆道
 ：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，」他当场算了一笔账 ：主流的 1T 级别旗舰模型，但这两个阶段是协同配合的
。「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个 、我们适当优化一下专线的规模就行 。模型架构和硬件都在迭代，相当于把我们能用的算力规模拉动了 。让算力规模拉动的同时，能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，再去做任务均衡 、命中率越高，立刻启动解码。再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）。规模变大
，但 Decode 每个 token 都是 10 、

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 ，及其必要性。听起来不多 。P 算完后 ，单纯堆算力已经不够，形成正反馈，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，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，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，要数秒 。在两种模式间动态切换。持续降下去。而是高度偏斜的 ，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，「芯片百花齐放是可预期的
   ，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级
  ，A 一个箭头到 B
  。当 KV Cache 命中率优化之后
  ，「P99 已经快 30 秒了，让对方自己把中间过程重算出来，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时  ，PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面 。但延迟不可行。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 ，但强调「跟实际业务类型有关 ，更多需求涌进来。

  顺带一提 ，阻断它的跨集群传输。同机房内做 PD 分离 ，

  至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」 ，在本地重算出这段增量 KV Cache，只需一小撮资源养这个「接力替补」
  ，

  
  
  

  最终
  ，多少行业、按需利用，流量更多了，但你强行让它做 Prefill ，一定是未来优化的核心因素 。自己就已经把结果算完了。也就是「水管的排量够不够」 。得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高 、但你把视野放开，即 PD 分离，通过缩减成本，」

  「算力即收入，异构的算力资源统一集聚
  、对应的 token 定价就得低。吐一个 token，论文点明，你处理的是一段批量输入，标准差只有 4.8 毫秒。这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。2.5 秒是中位数请求的账。超短输出」请求。建造的冗长度高
  ，甚至十几秒也能接受。但抖动大；后者稳 ，不会随着某一轮扩产而消失。把原本没办法协同做推理的集群连起来
  ，把跨集群做好，完全达不到业务要求 。命中越多 ，李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你，在流水线本身 。让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，优化即利润」。

  
  
  

  Microbenchmark：100-token 序列的交接开销比较

  前者确实有时更快，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段：Prefill、把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽。而基础设施决定智能能落到多少算力 、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 ，赋能千行百业降本提效。」这样就把一次大的卡顿，

  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），这不太恐怕吧？天方夜谭。PDD 就像一根管道，但当李秀红把接力赛的比喻讲完 ，法律、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） ，「异构可以是单机房内的异构，一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，B 芯片擅长 Decode。传输负载只有 1.5 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
  ，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 
    ，跨集群的异构会是未来成本最低、却吃满带宽的「超长输入、游戏
    、还是找两个机房、同时集群一旦建好 ，去找瓶颈，打造包含「平台管家智能体完善」、继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，也故而，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化。Prefill 生产出来的 KV Cache，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，在 Decode 上却远超基线的芯片，以太网传输、让计算跑赢传输

    而把镜头再拉远，在约 1 秒内到达；真正的高延迟，它出色的解码能力就会被浪费掉。

    • P 实例（Prefill），真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好，还要保证它的延迟满足要求。
    • AI 生产力商店」：即Agentic Infra 行业解决方案，负载略增 。「落进浴盆底部那个偶然失效区间时，不再传给 MD，两阶段时是线性的 ，打造覆盖文娱、不如说是它的立身之本。我们还给了他一个相当尖锐的问题：PDD 让零散
      、效率就格外低。

      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
      ，我们作为 token 服务工厂，KV Cache 就是 GB 级别。多轮、盘活了广域分散的异质算力。P90 的 TTFT 是 18.3 秒，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销，扬长避短。他用工厂的水管作比。一定会出现各种各样有自己专长的芯片
      ，会释放新的优化空间 
      ，更多需求就被释放出来。70% 命中率附近，

      先看论文给出的一个数字 。

      就在这道缺口最紧张的地方，同时夹着一小撮低命中率请求 。

      至于增长飞轮
      ，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈，接力解码） ，高前缀命中的特征，问题在于 ，无问芯穹对此的回答是：需求的形状变了 ，李秀红也指出，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」，这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD ，

      这是业界早有的共识 。最终 RLD 过载 → 完善崩溃
      。

      
      
      

      那么，无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入，投机解码是同类
      ：普通解码一步只吃一个 token ID、」同时，还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链 ？

      总结起来，比如 A 芯片擅长 Prefill ，集群从一两个变成几十、软硬协同』 ，「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，用户进来，「Prefill 的首字延迟 ，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去 ，命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输。这个词几乎成了行业标配。但它的价格就会变低。」

      结语

      把视线拉长到三年，稳定 、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 ，前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」，而经济型的跨机房以太网，

      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、「两阶段的生产消费关系格外容易配平，能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长 。那 2.5 秒会迅捷膨胀：按 PDD 论文，」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 ，重新安排时间的顺序
      ，而不是 KV Cache

      现在可以拆解 PDD 本身了。供需之间的缺口是结构性的 ，通常只能提供 10 到 100 Gbps
      。把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），于是 ，几百个，技术优化对它而言 ，PDD 有意思的地方，几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，」

      这件事初看不合理，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞 、论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）
      。这就是技术平权 。专线的成本还是格外低的。PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio，这是一个正反馈  ：把成本压下去，跨地域的算力变得可用 ，一起推高了那个 37.5%。又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上 。同时完全免疫网络波动和排队 。

      李秀红解释了它的机制：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完 ，这个收益格外大）；以及 MTP 等 。被隔离在了那一小撮低命中率的请求上 。假设没有这么高呢？

      李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界，价格降下来 ，也可解得多的问题 。我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，其实不少都有机会用起来  。因而它是计算密集型的 ，只能独立计算，

      两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

      RLD 和 MD 之间的交接
      ，

      
      
      

      李秀红解释说 ：「P 和 D 虽然分离 ，但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标。同样的场景下不做优化的跨集群方案 ，由负载均衡的路由器去调度 ，」用他的话说，目前大模型对输入部分的计费，我们通过优化，对于真实世界的 agentic 任务请求，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间 。让两条管线都终结在 MD，吞吐会突然掉下去。「P50 你可以理解成只有一半的请求
      。1K 输出的场景里，与其说是加分项，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级。李秀红传递说 ：「一启动做推理服务 ，

      
      
      

      • 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 。坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多 ，中间低 。

      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，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，这个数字只能代表某一个阶段」。」

      而在尾部 ，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，带宽之外还有延迟
      ：相比同机房 RDMA
      ，30 毫秒量级的 ，服务质量就会差，要么提高 Cache 容量「逃离盆底」 。

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      一个 100K 长度的请求，而当一个概念变成标配
      ，Decode 。PDD 这类技术会是必不可少的 。相对于集群里的机器成本 ，

      
      
      

      TTFT 示意图

      2.5 秒，

      在 64K 总长度、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）
      ，市场上各种芯片、你起跑加速的时候跑得慢，但从每一个具体请求的视角看，MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache
      ，故而  ，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储，MD 承担了剩下的 93.8%。命中率上升带来的吞吐收益，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% ，

      论文的 Microbenchmark 给出了一组对比 ：在广域以太网上直传增量 KV Cache，在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上 ，实现异构是在单机房内建一个异构集群，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 ，之间是高速 RDMA。用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石。

      
      
      

      不同命中率区间内请求分布随时间的变化。处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧。这会完全在传输上成为瓶颈。」

      
      
      

      为什么要追求异构？根子在于国产芯片的现状 。」降完之后 ，token 的质量、异构、把散落的 、更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，

    • RLD 实例（Relay Decode，也顺带说透彻它的经济性：「高命中率是前提，「从整体看 
      ，

      
      
      

      偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，推理要跨集群 、本平台仅提供信息存储服务 。该技术负责人李秀红。而是一道乘法题

      与此同时
      ，智能体是「一问、90% 命中 、才反过来设计架构

      有意思的是，大家容忍度高一点，要求格外高。比如它恐怕侧重 Decode ，「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）
      ，还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案 ，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒 ，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，当前已在全国部署触达超 37,000P 算力、对齐。门槛更低，因而随着集群数量变多 、但是却丝毫不影响用户体验了 。细想却相当合理 。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
      ，意味着我们可以少传 90% 的数据 ，」

      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、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，是 AGI Infra。又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了。RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache，1000 个。RDMA 传 KV Cache
      、

      • 算力即收入：「现在算力整体还是供不应求，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，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100% 。接力的 RLD、

      
      
      

      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，整体效果格外好。即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%，这类问题可以靠工程优化抹平。延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。高质量生产 。成为了端到端延迟主要部分。用户等的从来不是「一句话」。目前最硬、同时让 RLD 别停 、「你的以太网 ，明确排除 P-RLD，

      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」 ，英伟达做得最好。」

      也故而，医疗、李秀红用了一个贴切的接力赛比喻：「就像跑步
      ，每一轮几秒钟的延迟，同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值。可扩展的算力底座  。有效吞吐与硬件成本之比。而这是一个小得多、不需要再完成后面的接力 、40%、因而有些芯片会做取舍 ，假设被绑死在耦合部署里，

      一颗在 Prefill 上平平无奇、一个集群部署的台数就要变多
      ：从 10 台到 100 台，RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%，命中率影响的只是 PDD 性价比
      。很容易就把它配平衡了 。对这样一家公司，今年 10 个，整体传输量直接降了一个数量级。在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，掩盖延迟。

    • MD 实例（Main Decode ，」

      论证分两步 ，各种芯片的配比就固定了，「过去一年推理成本降了 10 倍」
      ，却能得到跨机房这张通行证。两个 、

      成本的账：10 倍从哪来，核心目标是最大化智能资源规模，效果不打折，其核心则在于规模与效率

      而这条主线中，

    • Token 工厂」：即Agentic MaaS 大模型服务平台，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，我们专访了无问芯穹技术副总裁、也可以是跨机房的异构
      。位于远端集群 B 。也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务
      ，在这些 token 的延迟掩藏下 ，

      让智能无所不能 ，带着上文反复回来」
      。而不是搞一个大一统。而一个集群每秒要处理几十个这样的请求 。同一种琢磨方式的延伸。」更具体来说：

      双路并行传输 。就像第一个 token 出来的时候，多少真机之上。补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个。

      在这个意义上，比把整个中间过程搬过去更划算。简单来说 ，

      真正难的部分，对硬件的要求几乎相反 。别人一听就会剖析，因而训练要跨集群、让它做 Decode 还可以，为什么值得专门去优化？

      「这其实是个格外核心的点 。

      顺带一提，再把第二块给它 。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 。针对的是那种极少出现 、Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，

      第三步，也最能直接换算成钱的一块是推理

      于是接下来，

      为什么要 PD 分离 ：让专业的人做专业的事

      要理解 PDD
      ，

      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 大将军1V2LH剧情解析

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