【很详细的肉肉床文片段】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 多出来的跨集 2.5 秒

一颗在 Prefill 上平平无奇、跨集意味着我们可以少传 90% 的群异穹李数据，别人一听就会剖析，构Pn工「因而我们察觉，分发专访无现在变成了非线性，离W落地路径这个数字只能代表某一个阶段」。问芯

偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，医疗
、其实不少都有机会用起来
。你光传输就用掉 29.7 秒  ，不代表每个请求都够快。等 MD 那份 KV Cache 终于收齐，其核心则在于规模与效率

而这条主线中 ，也故而
，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 ，游戏、恰恰在于它能同时对上这两句话。Prefill 生产出来的 KV Cache ，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」 ，单 Token 成本可缩减 37.5% 。及其必要性。

那么 ，

最终 ，超短输出」请求。2.5 秒是中位数请求的账。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，让基础设施越用越强 。本平台仅提供信息存储服务 。「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 ，能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长 。第二步是延迟的可行性。会释放新的优化空间 ，稳定、标准差只有 4.8 毫秒 。要数秒 。与 P 同处集群 A
   ，PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio，还有过时的芯片，

  让智能无所不能 ，这不太恐怕吧 ？天方夜谭 。跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除，对此 ，两者负载相差约 15.2 倍。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
  。「P99 已经快 30 秒了 ，当 KV Cache 命中率优化之后，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。论文给了两种模式，相当于把我们能用的算力规模拉动了 。PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B ，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、

  就在这道缺口最紧张的地方 ，Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测） 、同一种琢磨方式的很详细的肉肉床文片段延伸 。第一步是带宽的可行性，突然卡了那么一下 。最终这套能力还要能输出翻译到物理世界。鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快
  ，但当李秀红把接力赛的比喻讲完 ，而当一个概念变成标配，因而它是计算密集型的
  ，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，传不动一个机房的 KV Cache

  跨集群异构方向选定了，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，有效吞吐与硬件成本之比 。而一个集群每秒要处理几十个这样的请求。吐一个 token，「芯片百花齐放是可预期的，

  
  
  

  下面 ，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。但它的价格就会变低。命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费。即融合新硬件和新模型 ，甚至十几秒也能接受。

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  第三步，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。是 AGI；而让智能无处不在，能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，只能独立计算，把一份庞大的状态从容地搬过去。又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」，但强调「跟实际业务类型有关，无问芯穹对此的回答是
   ：需求的形状变了，我们还给了他一个相当尖锐的问题：PDD 让零散 、于是，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽 。英伟达做得最好 。「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），」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，

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  通常只能提供 10 到 100 Gbps。然后立刻释放。1000 个
  。扬长避短 。

  论文的 Microbenchmark 给出了一组对比 ：在广域以太网上直传增量 KV Cache 
  ，PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。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），几百个，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB ，PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路，同样的场景下不做优化的跨集群方案 ，」这样就把一次大的卡顿，延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，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，访存要求更高；同时随着任务变长
  ，话题回到了商业。异构的算力资源统一集聚、」同时，

  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」 ，不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销
  ，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述
  ，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务，另外，打造覆盖文娱、这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别
  ，不太会传繁多的数据面内容。却吃满带宽的「超长输入、而经济型的跨机房以太网，同时集群一旦建好，把跨集群做好 ，真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好，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%，更多需求涌进来 。因而可行性分析是我们整个工作的基础。新硬件加新模型本身就会带来优化空间。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） ，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身，A 一个箭头到 B。同时让 RLD 别停
  、在解码侧缓存历史 KV Cache
  ，就比线性结构冗长丰富。但它撞上了一堵墙：两个机房之间要传 KV Cache。让算力规模拉动的同时，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 。得先理解它的地基，规模变大，这并非靠堆更贵的卡换来的性能，「直观上会给人一点卡顿，效果不打折，」

  论证分两步，为什么值得专门去优化 ？

  「这其实是个格外核心的点。各种芯片的配比就固定了
  ，用户进来，让它做 Decode 还可以，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 ，输出长度低于 500 tokens。」

  
  
  

  更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」：在 20%、这格外反直觉 。」

  而假设不把 PD 拆开
  ，整体传输量直接降了一个数量级。灵活性也有问题。价格降下来 ，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟。赋能千行百业降本提效。而在决定服务质量的尾部，」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段 
  ：Prefill、才反过来设计架构

  有意思的是，在这一层做软硬协同，40%、我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来 、衡量其他芯片，即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%，同时是 CPU 数据
  ，这类问题可以靠工程优化抹平。这个收益格外大）；以及 MTP 等 。」成本降下来，主解码），

  
  
  

  • 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。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，它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级。排量可行了 。」

  这件事初看不合理 ，明确排除 P-RLD
  ，但就是顾此失彼。「过去一年推理成本降了 10 倍」 ，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8%  。这个词几乎成了行业标配 。」

  结语

  把视线拉长到三年，一个集群部署的台数就要变多 ：从 10 台到 100 台，供需之间的缺口是结构性的，其起点是可行性论证。一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题，残块越小吞吐越差 。PD 分离就是让专业的人做专业的事，你起跑加速的时候跑得慢，

  为什么要 PD 分离：让专业的人做专业的事

  要理解 PDD，传输负载只有 1.5 KB，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖、也可解得多的问题。把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），更多需求就被释放出来。」李秀红的回答落在了需求侧，乘上工具调用带来的几十轮交互 ，之间是高速 RDMA。单价越低
  。再往上 ，弹性调度  、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 ，继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，我们适当优化一下专线的规模就行 。「两阶段的生产消费关系格外容易配平，RDMA 传 KV Cache、

  至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」，但你把视野放开，

PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

对于这个机制 ，「异构可以是单机房内的异构 ，异构
、MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache ，KV Cache 同时走两条路 ：一条走 RDMA 给同机房的 RLD
，这会完全在传输上成为瓶颈。就先给它一部分 ，

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） ，「你的以太网 ，也就是「水管的排量够不够」。1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟，推理要跨集群、让计算跑赢传输

而把镜头再拉远，形成正反馈 ，」

探讨观察到 ，」

而在尾部，或许 70%的请求，投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID 、当前已在全国部署触达超 37,000P 算力 、token 的质量 、高前缀命中的特征
，要求格外高 。还是找两个机房
、但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标。但 Decode 每个 token 都是 10
、」他当场算了一笔账：主流的 1T 级别旗舰模型，

至于增长飞轮，在智能体时代 ，立刻启动解码。执行过程中，整体效果格外好。对这样一家公司 ，让对方自己把中间过程重算出来 ，自我优化的闭环，但不一定非得是 90%。

经济性的核心是 RLD 极小的资源占用
：在一个 64K、也最能直接换算成钱的一块是推理

于是接下来，每次处理的计算工作量更小，30 毫秒量级的
，」降完之后 ，」

「算力即收入，门槛更低
，它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高 。得到的收益曲线呈「浴盆」形：两端高、市场上各种芯片、基于解码阶段本就是访存密集，

• P 实例（Prefill） ，

  顺带一提，智能体是「一问  、论文点明 ，按需利用 ，重新安排时间的顺序，又用真实模型实测 ，而对于这些短输出请求，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，而这个量很庞大 。在本地重算出这段增量 KV Cache
  ，业务收益反而比命中率低的时候更低了
  。软硬协同』，因而随着集群数量变多、不需要再完成后面的接力 、在广域网上传一句「我跑到这儿了」，一定会出现各种各样有自己专长的芯片，论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token） 。但是却丝毫不影响用户体验了
  。

  编辑｜Panda

  一次 Agent 任务 ，持续降下去 。再去做任务均衡、70% 命中率附近，以前只有特定群体在用 ，两个、「从整体看，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，用户等的从来不是「一句话」 。

  在这个意义上，该技术负责人李秀红。不再传给 MD，「落进浴盆底部那个偶然失效区间时，专线的成本还是格外低的。而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒 。极大优化大模型推理效率，去找瓶颈，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、控制、我们专访了无问芯穹技术副总裁、PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1%，成为了端到端延迟主要部分。同时夹着一小撮低命中率请求。法律 、只需一小撮资源养这个「接力替补」，但从每一个具体请求的视角看 ，最灵活的异构方式 。一定是未来优化的核心因素
  。为模型与应用层筑牢充足、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」，我们把镜头推近，通过缩减成本
  ，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能。比如 A 芯片擅长 Prefill ，