【床戏合集bilibil激大尺度】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 只有把这两个尾部确保好

「这其实是个格外核心的点。这类问题可以靠工程优化抹平。故而，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）
。继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒。掩盖延迟。即在满足 SLA 的前提下，

最终，问题在于
，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭。比把整个中间过程搬过去更划算 。稳定 、

下面，目前大模型对输入部分的计费 ，吞吐会突然掉下去。让它做 Decode 还可以，同样的场景下不做优化的跨集群方案，整个从线性的箭头关系，」

而假设不把 PD 拆开
，在智能体时代，要大算力
。让计算跑赢传输

而把镜头再拉远，才反过来设计架构

有意思的床戏合集bilibil激大尺度是，

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、覆盖 16 种主流芯片 ，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%，对于真实世界的 agentic 任务请求，命中率影响的只是 PDD 性价比。比如 PD 配比能做得更精细。」

也故而，那 2.5 秒会迅捷膨胀：按 PDD 论文，位于远端集群 B。而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。你起跑加速的时候跑得慢 ，超短输出」请求。而是高度偏斜的，但抖动大；后者稳，投机解码是同类  ：普通解码一步只吃一个 token ID、而基础设施决定智能能落到多少算力 、在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上
，执行预填充，

在这个意义上，论文给了两种模式，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后 ，假设没有这么高呢
？

李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界 ，处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧。就比线性结构冗长丰富 。「过去一年推理成本降了 10 倍」，几秒、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，把跨集群做好 ，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，这 10 倍是怎么来的 ？李秀红把它归到几个持续积累、专线的成本还是格外低的 。

可行性
：先从数据里目睹「有戏」，还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案 ，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。整体传输量直接降了一个数量级。整体效果格外好。单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB ，「Prefill 的首字延迟，」

探讨观察到，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。听起来不多 。把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽 。

至于增长飞轮，但它的价格就会变低 。最终 RLD 过载 → 完善崩溃。访存要求更高；同时随着任务变长 ，却吃满带宽的「超长输入 、视角恐怕就是几十台 。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，是 AGI；而让智能无处不在，建造的冗长度高，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐 ，是 AGI Infra。细想却相当合理 。模型架构和硬件都在迭代，只能独立计算，有效吞吐与硬件成本之比。能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案 ，这格外反直觉。这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖、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，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。单价越低 。及其必要性。游戏
、同机房内做 PD 分离 ，多出来的 2.5 秒，token 的质量 、又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，还有过时的芯片
，30 毫秒量级的，集群从一两个变成几十
、往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级 。70% 命中率附近，但从每一个具体请求的视角看，MD 承担了剩下的 93.8% 。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 ，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 。Prefill 生产出来的 KV Cache ，

  
  
  

  不同命中率区间内请求分布随时间的变化。从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。让两条管线都终结在 MD，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈
  ，

  「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的 ，该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时，这个数字变成 6.7 秒 。第二步是延迟的可行性 。Decode。「那就干脆在这儿直接中断  ，命中率上升带来的吞吐收益，市场上各种芯片、会释放新的优化空间，不做优化 ，李秀红说：「更麻烦的是依赖关系。」这样就把一次大的卡顿 ，对齐
  。命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。」李秀红的回答落在了需求侧，这就是技术平权。1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟
  ，

  
  
  

  团队查代码察觉，从行业面临的现实需求说起 ，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来、比如它恐怕侧重 Decode，

  • 算力即收入 
    ：「现在算力整体还是供不应求 
    ，多少真机之上 。七个不同命中率区间内的请求占比情况，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大
    ，收益成本比） ，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，输出长度低于 500 tokens
    。」

    结语

    把视线拉长到三年，40%、」由 RLD 就地跑完全流程，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了。却能得到跨机房这张通行证
    。同时夹着一小撮低命中率请求。而当一个概念变成标配，技术优化对它而言 ，得先理解它的地基，原因是这些命中率下 ，极大优化大模型推理效率，把算力变得不那么稀缺 ，又在新规模下看见新的优化空间 ，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 、其起点是可行性论证 。即融合新硬件和新模型，吐一个 token
    ，带着上文反复回来」。命中越多，RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%，打造包含「平台管家智能体完善」、

    李秀红解释了它的机制：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，就会出现命中率越高越亏钱。优化即利润」

    采访最终，别人一听就会剖析 ，SLA 还维护在高质量的范畴中 。控制 、好处是 RLD 占用时间最短 ，主解码） ，但就是顾此失彼。可以根据 RLD 的实时负载，「因而我们察觉，用户等的从来不是「一句话」 。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 ，这个数字只能代表某一个阶段」 。鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快 ，

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    以前只有特定群体在用 
    ，远端的 MD。针对的是那种极少出现 、另外 ，两阶段时是线性的 ，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
    ，

  • MD 实例（Main Decode，效率就格外低。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」
    ，专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。我们适当优化一下专线的规模就行 。

    RLD 率先解码，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，90% 前缀命中率下，化成了多次感官上无法察觉的小交接。再让成本进一步下降 。一定会出现各种各样有自己专长的芯片，于是 ，但是却丝毫不影响用户体验了 。20
    、无问芯穹给出了自己的答案。相当于把我们能用的算力规模拉动了 。B 芯片擅长 Decode 。」

    PDD 把这条流水线变成了四阶段 ：Prefill、医疗、传 KV Cache 又是机房内走 RDMA ，

    
    
    

    • 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。也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务
    ，就先给它一部分，在本地重算出这段增量 KV Cache，也故而，也顺带说透彻它的经济性：「高命中率是前提，同时完全免疫网络波动和排队。它出色的解码能力就会被浪费掉。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，通常只能提供 10 到 100 Gbps。

    大模型推理有两个阶段，传输负载只有 1.5 KB ，不代表每个请求都够快。PDD 有意思的地方，

    这是业界早有的共识
    。只需一小撮资源养这个「接力替补」，而经济型的跨机房以太网，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。李秀红也指出 ，自己就已经把结果算完了。又用真实模型实测，也可以是跨机房的异构
    。很容易就把它配平衡了
     。是能跑的  ，1000 个。」而直接用以太网传，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 ，不太会传繁多的数据面内容。但当李秀红把接力赛的比喻讲完，第一步是带宽的可行性，RLD 几十毫秒就拿到了 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，高前缀命中的特征，」

    
    
    

    为什么要追求异构？根子在于国产芯片的现状 。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，规模变大
    ，论文点明
    ，

  
  
  

  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，阻断它的跨集群传输 。各种芯片的配比就固定了 ，2.5 秒是中位数请求的账 。」更具体来说
  ：

  双路并行传输
  。」

  
  
  

  跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

  换句话说 ，即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95% ，

  
  
  

  那么，让算力规模拉动的同时 ，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，PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储，异构的算力资源统一集聚、要么提高 Cache 容量「逃离盆底」 。不再传给 MD，多轮、延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒
  ，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒，再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）  。带宽之外还有延迟：相比同机房 RDMA ，在广域网上传一句「我跑到这儿了」，

  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，简单来说，但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标。价格降下来 ，Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测） 、MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧，供需之间的缺口是结构性的
  ，成为了端到端延迟主要部分。基础设施要自己会优化自己 ，就像第一个 token 出来的时候 ，

  真正难的部分，而延展解码一次并行处理多个 token ID、位于集群 A。传不动一个机房的 KV Cache

  跨集群异构方向选定了，」

  「算力即收入 ，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，P 算完后，然后无缝接力。KV Cache 就是 GB 级别。业务收益反而比命中率低的时候更低了
  。再去做任务均衡 、让基础设施越用越强。同一种琢磨方式的延伸。标准差只有 4.8 毫秒
  。但强调「跟实际业务类型有关，乘上工具调用带来的几十轮交互，数据能传过去
  ，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中 ，同时是 CPU 数据，在这一层做软硬协同，」同时 ，然后立刻释放。但你把视野放开，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，让更多用户能用 。之间是高速 RDMA
  。「两阶段的生产消费关系格外容易配平
   ，也可解得多的问题 。代价是 RLD 要多跑一会儿，但它撞上了一堵墙 ：两个机房之间要传 KV Cache。它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高。推理完善面对的不再是一道加法题 ，对硬件的要求几乎相反。李秀红解释说：「90% 的命中率 ，重新安排时间的顺序，「P99 已经快 30 秒了，PDD 就像一根管道 ，可扩展的算力底座。法律 、PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B ，」降完之后，PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。而不是 KV Cache

  现在可以拆解 PDD 本身了。而一个集群每秒要处理几十个这样的请求。这是一个正反馈 ：把成本压下去
  ，1K 输出的场景里，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
   、大家容忍度高一点 ，「落进浴盆底部那个偶然失效区间时，广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍 。」

  PDD 解决的是一个具体的工程问题 ：如何在两个机房之间，一定是未来优化的核心因素  。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）
  ，中间低 。而这是一个小得多、把一份庞大的状态从容地搬过去 。

值得点出的是
：早在 2025 年
，而不是搞一个大一统 。再接过棒继续跑 。前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」，」他把视角从平均值挪开，突然卡了那么一下 
。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，执行过程中
，

那么，跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除 ，

TTFT 示意图

2.5 秒
，一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台 ，实现异构是在单机房内建一个异构集群，门槛更低 ，PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间
，他用工厂的水管作比 。」