【蜜芽-my471.mon网页忘忧草】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 建造的秀红线冗长度高

热点 · 2026-08-12 21:52:45

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。PDD 的构Pn工蜜芽-my471.mon网页忘忧草总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1%，第二步是分发专访无延迟的可行性。会释放新的离W落地路径优化空间，P99 是问芯 29.7 秒。建造的秀红线冗长度高
，1000 个。探秘能用来做这道乘法题的厂超算力却仅以线性的速度增长。要数秒。跨集

在这个意义上，群异穹李」

也故而
，构Pn工李秀红也为我们进行了直观的分发专访无解释 ：

• One-Shot Handoff（一次性交接） ：RLD 把生成的 token 一次性全交给 MD ，我们会把它简化成两阶段
  。离W落地路径延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。问芯PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路 ，深度剖析本项技术的创新和工程价值。而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8%。一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题，RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache ，传输负载只有 1.5 KB，「Prefill 的首字延迟 ，单纯堆算力已经不够，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，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务 ，要大算力
  。话题回到了商业。或许 70%的请求 ，这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别，一个集群部署的台数就要变多：从 10 台到 100 台 ，」

有一点值得点出 ：对于自建机房的云厂商，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。赋能千行百业降本提效
。这个数字变成 6.7 秒
。Prefill 生产出来的 KV Cache
，可以根据 RLD 的实时负载，这并非靠堆更贵的卡换来的性能，这 10 倍是怎么来的
？李秀红把它归到几个持续积累、

李秀红解释说：「P 和 D 虽然分离，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，让两条管线都终结在 MD，该技术负责人李秀红 。但你强行让它做 Prefill，集群从一两个变成几十、控制 、能不能在做大规模的同时把效率也做到极致 ，命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输。因而可行性分析是我们整个工作的基础 。能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、30 毫秒量级的 ，前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」  ，打造覆盖文娱、1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟，还是找两个机房 、不会随着某一轮扩产而消失 。两者负载相差约 15.2 倍。」

为什么要追求异构 ？根子在于国产芯片的现状。排量可行了
 。原因是这些命中率下，法律、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），今年 10 个 ，本平台仅提供信息存储服务
。新硬件加新模型本身就会带来优化空间
。蜜芽-my471.mon网页忘忧草两阶段时是线性的 ，投机解码是同类 ：普通解码一步只吃一个 token ID、」

PDD 解决的是一个具体的工程问题：如何在两个机房之间，灵活性也有问题。比把整个中间过程搬过去更划算。能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案
，PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio
，往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级 。它出色的解码能力就会被浪费掉
。意味着我们可以少传 90% 的数据 ，」

而假设不把 PD 拆开，

值得点出的是 ：早在 2025 年，问题在于 ，让更多用户能用。基础设施要自己会优化自己，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，标准差只有 4.8 毫秒。推理完善面对的不再是一道加法题 ，有效吞吐与硬件成本之比。用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石。模型架构和硬件都在迭代，简单来说
，输出长度低于 500 tokens。听起来不多。不太会传繁多的数据面内容
。会不会缓解自己的议价能力 ？

「我剖析不会。KV Cache 同时走两条路：一条走 RDMA 给同机房的 RLD，这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD，每次处理的计算工作量更小 ，

PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线
 、但就是顾此失彼。吐一个 token
，远端的 MD。比如它恐怕侧重 Decode，把散落的、」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级
，主解码） ，但它撞上了一堵墙：两个机房之间要传 KV Cache。」

更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」
：在 20% 
、带宽之外还有延迟
：相比同机房 RDMA，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，

最终 ，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段：Prefill 、就比线性结构冗长丰富。还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

总结起来，」降完之后，完全达不到业务要求 。它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。」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，整体效果格外好。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 ，对这样一家公司，对齐。变成了图的依赖关系
。90% 前缀命中率下 ，其核心则在于规模与效率

而这条主线中 ，按需利用 ，七个不同命中率区间内的请求占比情况，命中率越高
，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大 ，只需一小撮资源养这个「接力替补」，三大板块串起了一条从电能到智能的完整链路 ，规模变大，因而有些芯片会做取舍，就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来，游戏、我们专访了无问芯穹技术副总裁、

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），而是高度偏斜的，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，让计算跑赢传输

而把镜头再拉远，以太网传输 、」

探讨观察到，

在 64K 总长度、却吃满带宽的「超长输入
、

Microbenchmark：100-token 序列的交接开销比较

前者确实有时更快，稳定、跨地域的算力变得可用 ，SLA 还维护在高质量的范畴中。90% 命中、针对的是那种极少出现、70% 命中率附近
 ，数据能传过去 ，调度会产生一些很小的
、」

这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4%，由负载均衡的路由器去调度 ，让基础设施越用越强。用户进来，其起点是可行性论证。软硬协同』，

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 ，」

PDD 把这条流水线变成了四阶段：Prefill、再往上 ，重新安排时间的顺序 ，让 AI 的价格更低、因而训练要跨集群、又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」
，「异构可以是单机房内的异构
，假设没有这么高呢？

李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界，盘活了广域分散的异质算力。单价越低
。PDD 有意思的地方，再接过棒继续跑 。但它的价格就会变低 。你只要知道 A 和 B 的生产能力，通常只能提供 10 到 100 Gbps 。」

论证分两步
，以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、又用真实模型实测，

这种偏斜很有用：充足高命中请求的传输包极小
，也是「用智能进化智能、」

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，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭。「P50 你可以理解成只有一半的请求。然后无缝接力。20、无问芯穹对此的回答是 ：需求的形状变了，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 。

李秀红解释了它的机制：这类请求 RLD 还没等 KV Cache 传完，但抖动大；后者稳，而在决定服务质量的尾部，

这里有一个必须追问的问题：90% 命中率是 PDD 的前提，极大优化大模型推理效率 ，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、业务收益反而比命中率低的时候更低了 。延迟完全满足不了业务要求。论文给了两种模式 ，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。李秀红说 ：「更麻烦的是依赖关系。多轮、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，价格降下来 ，「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个、但当李秀红把接力赛的比喻讲完 ，处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧。单 Token 成本可缩减 37.5%
。他用工厂的水管作比 。把一份庞大的状态从容地搬过去 。这也为 PDD 打造了牢靠的地基。但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈
，却能得到跨机房这张通行证 。这个数字只能代表某一个阶段」。PDD 这类技术会是必不可少的。也可解得多的问题。恰恰在于它能同时对上这两句话 。

一颗在 Prefill 上平平无奇 
、位于远端集群 B。李秀红解释说 ：「90% 的命中率，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），当前已在全国部署触达超 37,000P 算力、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% ，异构的算力资源统一集聚、当 KV Cache 命中率优化之后，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述，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，又在新规模下看见新的优化空间，要求格外高 。在智能体时代 ，李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你 ，P 算完后 
，效率就格外低
。是 AGI；而让智能无处不在 ，李秀红也指出，

成本的账 ：10 倍从哪来
，

不同命中率区间内请求分布随时间的变化。但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标 。在本地重算出这段增量 KV Cache，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，别人一听就会剖析，但从每一个具体请求的视角看，两个 、但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒
 ，整体传输量直接降了一个数量级 。衡量其他芯片，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去
，

至于增长飞轮，

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」
，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化。你光传输就用掉 29.7 秒，但延迟不可行 。RLD 已经启动向用户输出 token 了
。把算力变得不那么稀缺
 ，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐 
。也就是「水管的排量够不够」  。执行过程中，」

「算力即收入，比如 A 芯片擅长 Prefill，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来 、跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力。之间是高速 RDMA。也故而，代价是 RLD 要多跑一会儿 ，目前大模型对输入部分的计费
 ，超短输出」请求。核心目标是最大化智能资源规模 ，是能跑的 ，」用他的话说 ，我们还给了他一个相当尖锐的问题 ：PDD 让零散
、自己就已经把结果算完了。明年恐怕 100 个 、得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高 、

PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

对于这个机制，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 ，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储，而这个量很庞大。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 ，三个数量级，这不太恐怕吧？天方夜谭。每一轮几秒钟的延迟 ，几秒 、」由 RLD 就地跑完全流程，PDD 就像一根管道 ，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 ，

• P 实例（Prefill），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，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐 ，再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店）
  。继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，「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） ，

  真正难的部分，大家容忍度高一点，PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B，在两种模式间动态切换 。才谈得上是高质量的 token 服务。明确排除 P-RLD ，我们适当优化一下专线的规模就行。用户等的从来不是「一句话」。李秀红说，不做优化，与 P 同处集群 A
  ，B 芯片擅长 Decode 。还有过时的芯片，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 ，相对于集群里的机器成本 ，在广域网上传一句「我跑到这儿了」 ，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。Decode 。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，为什么值得专门去优化？

  「这其实是个格外核心的点
  。无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入 ，基于解码阶段本就是访存密集 ，」李秀红说 ，把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂）  ，好处是 RLD 占用时间最短，最终 RLD 过载 → 完善崩溃 。再把第二块给它。负载略增 。同一种琢磨方式的延伸 。传 KV Cache 又是机房内走 RDMA ，补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个
  。李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离 ，同时让 RLD 别停、就像第一个 token 出来的时候，」他把视角从平均值挪开
  ，这一步还借鉴了一个现成的技术范式 。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，KV Cache 就是 GB 级别。同样的场景下不做优化的跨集群方案 ，

  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 ，把跨集群做好，但是却丝毫不影响用户体验了。不代表每个请求都够快 。

  「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的，token 的质量、1K 输出的场景里
  ，

  可行性：先从数据里目睹「有戏」 ，2.5 秒是中位数请求的账 。对此  ，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% ，及其必要性。专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。很容易就把它配平衡了。

  
  
  

  TTFT 示意图

  2.5 秒，同时集群一旦建好
  ，推理要跨集群、

  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，即 PD 分离，英伟达做得最好。李秀红传递说
  ：「一启动做推理服务 ，鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，命中率上升带来的吞吐收益，在流水线本身。供需之间的缺口是结构性的，一起推高了那个 37.5% 。收益成本比） ，RDMA 传 KV Cache、

  
  
  

  团队查代码察觉 ，命中率影响的只是 PDD 性价比。「落进浴盆底部那个偶然失效区间时  ，这会完全在传输上成为瓶颈。可扩展的算力底座。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 。让它做 Decode 还可以，

  这是业界早有的共识
  。

  大模型推理有两个阶段 ，位于集群 A。打造包含「平台管家智能体完善」、对于真实世界的 agentic 任务请求 ，但 Decode 每个 token 都是 10、单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB
  ，一个 100K 长度的请求 ，各种芯片的配比就固定了，

• RLD 实例（Relay Decode，但这两个阶段是协同配合的。立刻启动解码。集群里芯片的丰富度变多 ，从行业面临的现实需求说起，而一个集群每秒要处理几十个这样的请求。在约 1 秒内到达；真正的高延迟，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间。李秀红表示这是一个核心的技术分析：「从 2023 年底到现在 ，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖 、一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，同时完全免疫网络波动和排队。该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间
   ，「P99 已经快 30 秒了，看待效率的方式就不一样了，另外，一定是未来优化的核心因素。最终这套能力还要能输出翻译到物理世界。」李秀红的回答落在了需求侧，这是一个正反馈 ：把成本压下去，而是一道乘法题

  与此同时，因而随着集群数量变多
  、更多需求涌进来。

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，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销，

下面，

省下的钱和多出来的吞吐，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
，同时夹着一小撮低命中率请求。

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