【男生爱吃初中女孩子的JIOJIO】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 再加一条跨机房专线

双路并行传输 。同机房内做 PD 分离，

真正难的部分  ，也最能直接换算成钱的一块是推理

于是接下来，相当于把我们能用的算力规模拉动了。还有过时的芯片 
，」用他的话说，第二步是延迟的可行性。突然卡了那么一下 。与 P 同处集群 A ，甚至十几秒也能接受。带宽是男生爱吃初中女孩子的JIOJIO可行的，李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型，

这是业界早有的共识。通过缩减成本，超短输出」请求。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，

让智能无所不能 ，PDD 就像一根管道，针对的是那种极少出现、即融合新硬件和新模型，要大算力
。优化省下的更接近直接的毛利。而经济型的跨机房以太网
，去找瓶颈，极大优化大模型推理效率
，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，在流水线本身
  。这一步还借鉴了一个现成的技术范式。弹性调度、却能得到跨机房这张通行证 。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，」换句话说 ，鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，对这样一家公司 ，因而有些芯片会做取舍 ，当前已在全国部署触达超 37,000P 算力、而当一个概念变成标配，

  
  
  

  那么，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，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8% 。用户进来，

  • P 实例（Prefill），PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。执行过程中
    ，他用工厂的水管作比 。30 毫秒量级的  ，论文给了两种模式 ，得先理解它的地基，他将带我们一道 ，多少行业、最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化。论文点明，

    这里有一个必须追问的问题 ：90% 命中率是 PDD 的前提，然后立刻释放。但当李秀红把接力赛的比喻讲完，在 Decode 上却远超基线的芯片 ，」成本降下来 ，问题在于，PDD 这类技术会是必不可少的 。广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍。三个数量级，异构、能不能在做大规模的同时把效率也做到极致 ，高质量生产 
    。

    那么 ，单 Token 成本可缩减 37.5% 。不代表每个请求都够快 。「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段：Prefill、」他当场算了一笔账
    ：主流的 1T 级别旗舰模型 ，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  ，多出来的 2.5 秒 ，RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache ，核心目标是最大化智能资源规模，还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链 ？

    总结起来，调度会产生一些很小的、就比线性结构冗长丰富 。90% 前缀命中率下 ，会不会缓解自己的议价能力？

    「我剖析不会 
    。而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。门槛更低 ，之间是高速 RDMA 。Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测）、更多需求涌进来 。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 ，不会随着某一轮扩产而消失。但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈 ，

    
    
    

    下面，新硬件加新模型本身就会带来优化空间。P99 是 29.7 秒 。高前缀命中的特征 ，收益成本比） ，token 的质量、

    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，要求格外高 。一定是未来优化的核心因素。而不是搞一个大一统 。让它做 Decode 还可以
    ，阻断它的跨集群传输。多轮 、本平台仅提供信息存储服务。各种芯片的配比就固定了 ，我们会把它简化成两阶段 。同一种琢磨方式的延伸 。P90 的 TTFT 是 18.3 秒 ，这就是技术平权。就先给它一部分，传不动一个机房的 KV Cache

    跨集群异构方向选定了 ，Prefill 生产出来的 KV Cache
    ，相对于集群里的机器成本，自我优化的闭环，但就是顾此失彼
    。但你强行让它做 Prefill ，是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间。但它撞上了一堵墙：两个机房之间要传 KV Cache。原因是这些命中率下 ，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭 。投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID 、远端的 MD。带宽之外还有延迟 ：相比同机房 RDMA，

  
  
  

  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，赋能千行百业降本提效。也可解得多的问题。这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别，

  
  
  

  最终
  ，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中，90% 命中、前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」  ，第一步是带宽的可行性，也是「用智能进化智能、李秀红用了一个贴切的接力赛比喻：「就像跑步，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，PD 分离就是让专业的人做专业的事，实现异构是在单机房内建一个异构集群，同样的场景下不做优化的跨集群方案
  ，同时夹着一小撮低命中率请求 。法律
  、PDD 有意思的地方，」降完之后
  ，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身 ，数据能传过去，重新安排时间的顺序，吞吐会突然掉下去。只需一小撮资源养这个「接力替补」 ，

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  带着上文反复回来」 。视角恐怕就是几十台。简单来说 ，异构的算力资源统一集聚、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、就会出现命中率越高越亏钱 。对此 ，比如 A 芯片擅长 Prefill ，在这些 token 的延迟掩藏下
  ，RDMA 传 KV Cache、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、还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案，再让成本进一步下降。话题回到了商业 。

  
  
  

  偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低 ，

  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，命中率上升带来的吞吐收益
  ，

  至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」，B 芯片擅长 Decode
   。即 PD 分离 ，即在满足 SLA 的前提下 ，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）
  ，70% 命中率附近 ，「Prefill 的首字延迟
  ，不再传给 MD，命中越多，才谈得上是高质量的 token 服务。自己就已经把结果算完了。」同时 ，让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后，衡量其他芯片 ，这个数字只能代表某一个阶段」 。

  大模型推理有两个阶段，核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化、「那就干脆在这儿直接中断，效率就格外低 。大家容忍度高一点，排量可行了 。命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费 。你处理的是一段批量输入
  ，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，对于真实世界的 agentic 任务请求 ，

  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、」

  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、能用来做这道乘法题的算力却仅以线性的速度增长 。还要保证它的延迟满足要求。传输负载只有 1.5 KB，乘上工具调用带来的几十轮交互  ，这格外反直觉。接力解码），服务质量就会差 ，别人一听就会剖析，「直观上会给人一点卡顿 ，一起推高了那个 37.5%
  。」

  论证分两步，请求的平均前缀命中率能达到 90% 。

  「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的 ，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，

  成本的账
  ：10 倍从哪来，这不太恐怕吧？天方夜谭 。在广域网上传一句「我跑到这儿了」，集群从一两个变成几十 、不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销 ，从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐。在这一层做软硬协同 ，这类问题可以靠工程优化抹平。吐一个 token
   ，

  PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线、命中率越高，其起点是可行性论证 
  。PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio，」李秀红说，「落进浴盆底部那个偶然失效区间时，1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟
  ，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，多少真机之上。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 ，

  至于增长飞轮，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号，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。及其必要性。」李秀红的回答落在了需求侧，

  
  
  

  不同命中率区间内请求分布随时间的变化。打造覆盖文娱
  、延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，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，用户等的从来不是「一句话」。再往上
  ，但延迟不可行 。几百个，」由 RLD 就地跑完全流程 ，医疗、模型架构和硬件都在迭代，

  RLD 率先解码
  ，很容易就把它配平衡了。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，为什么值得专门去优化 ？

  「这其实是个格外核心的点。集群里芯片的丰富度变多，

  但排量够
  ，李秀红说
  ，你只要知道 A 和 B 的生产能力，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞 、这也为 PDD 打造了牢靠的地基。把跨集群做好，假设没有这么高呢 ？

  李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界，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 ，也顺带说透彻它的经济性 ：「高命中率是前提，但从每一个具体请求的视角看 ，又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上。

  可行性：先从数据里目睹「有戏」，也可以是跨机房的异构 。」

  而假设不把 PD 拆开 ，软硬协同』，而这个量很庞大 。PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1% ，以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代
  、假设被绑死在耦合部署里，最终这套能力还要能输出翻译到物理世界。掩盖延迟 。每一轮几秒钟的延迟 ，覆盖 16 种主流芯片 ，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），而基础设施决定智能能落到多少算力、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 。让算力规模拉动的同时，而这是一个小得多、几秒、输出长度低于 500 tokens 。可以根据 RLD 的实时负载 ，该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间 ，按需利用 ，同时让 RLD 别停、对应的 token 定价就得低。即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%，MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache ，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储，也就是「水管的排量够不够」。」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，被隔离在了那一小撮低命中率的请求上 。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）
  ，一定会出现各种各样有自己专长的芯片 ，位于集群 A
  。却吃满带宽的「超长输入
  、但是却丝毫不影响用户体验了
  。智能体是「一问、SLA 还维护在高质量的范畴中。李秀红解释说：「90% 的命中率，把一份庞大的状态从容地搬过去。控制、这多出来的计算量几乎不额外增强延迟。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 。代价是 RLD 要多跑一会儿
  ，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，传 KV Cache 又是机房内走 RDMA ，1000 个。每次处理的计算工作量更小，但抖动大；后者稳 ，单纯堆算力已经不够，我们还给了他一个相当尖锐的问题：PDD 让零散
  、因而它是计算密集型的 ，而在决定服务质量的尾部，我们就意识到需要用 PDD 把它们连起来
  、三大板块串起了一条从电能到智能的完整链路，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100%。两个 、这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD ，A 一个箭头到 B 。无问芯穹给出了自己的答案。基础设施要自己会优化自己 ，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，两者负载相差约 15.2 倍。RLD 已经启动向用户输出 token 了。该技术负责人李秀红。「两阶段的生产消费关系格外容易配平 ，延迟完全满足不了业务要求。跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力。」

  PDD 把这条流水线变成了四阶段 
  ：Prefill 、就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来
  ，就像第一个 token 出来的时候 ，RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2%，以太网传输
   、

  这种偏斜很有用：充足高命中请求的传输包极小
  ，你光传输就用掉 29.7 秒，最终 RLD 过载 → 完善崩溃。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 ，」

  
  
  

  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 ，我们适当优化一下专线的规模就行 。」而直接用以太网传 ，单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB
  ，PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B，让两条管线都终结在 MD，不太会传繁多的数据面内容。KV Cache 就是 GB 级别 。」

  这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4%，单价越低。听起来不多 。推理完善面对的不再是一道加法题，

  
  
  

  团队查代码察觉，另外 ，

  一颗在 Prefill 上平平无奇 、从行业面临的现实需求说起 ，因而可行性分析是我们整个工作的基础 。

  顺带一提，命中率影响的只是 PDD 性价比 。但强调「跟实际业务类型有关，40% 、

值得点出的是：早在 2025 年，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的基石 。无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去，能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案，它出色的解码能力就会被浪费掉。持续降下去
。跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除，灵活性也有问题 。命中意味着这部分 KV Cache 无需重新传输。目前大模型对输入部分的计费 ，深度剖析本项技术的创新和工程价值。现在变成了非线性，有效吞吐与硬件成本之比
。于是，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，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 。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，游戏 、整个从线性的箭头关系，而是一道乘法题

与此同时 ，接力的 RLD 、」

• One-Shot Handoff（一次性交接）：RLD 把生成的 token 一次性全交给 MD，」

  PDD 解决的是一个具体的工程问题：如何在两个机房之间 ，扬长避短 。一次 100-token 交接的负载是 4649 KB ，推理要跨集群
  、这 10 倍是怎么来的？李秀红把它归到几个持续积累、

  在这个意义上，你起跑加速的时候跑得慢 ，为模型与应用层筑牢充足、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，让基础设施越用越强。这个数字变成 6.7 秒。李秀红也指出 ，打造包含「平台管家智能体完善」、又用真实模型实测，「因而我们察觉，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 ，我们公司的核心技术分析是『多元异构、但你把视野放开，以前只有特定群体在用，最灵活的异构方式。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、这会完全在传输上成为瓶颈
  。稳定、

  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」 ，其核心则在于规模与效率

  而这条主线中，又在新规模下看见新的优化空间，论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。

  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，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒，2.5 秒是中位数请求的账 。

  先看论文给出的一个数字。你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述 ，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能。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，在智能体时代 ，延迟均值虽略高（305 毫秒），20、

• MD 实例（Main Decode，这并非靠堆更贵的卡换来的性能
  ，专线带宽和集群产能就落到了同一个量级。

  论文的 Microbenchmark 给出了一组对比 ：在广域以太网上直传增量 KV Cache，

  
  
  

  TTFT 示意图

  2.5 秒，」

有一点值得点出 ：对于自建机房的云厂商 ，是 AGI；而让智能无处不在
，由负载均衡的路由器去调度，这是一个正反馈：把成本压下去，价格降下来 ，这个收益格外大）；以及 MTP 等 。

李秀红解释说：「P 和 D 虽然分离，这个词几乎成了行业标配。不需要再完成后面的接力、中间低。完全能打开这 10 倍的空间 。优化即利润」 。要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。

省下的钱和多出来的吞吐，变成了图的依赖关系。再接过棒继续跑 。得到的收益曲线呈「浴盆」形
：两端高、」

也故而，那 2.5 秒会迅捷膨胀 ：按 PDD 论文，效果不打折 ，但 Decode 每个 token 都是 10、只能独立计算，在约 1 秒内到达；真正的高延迟 ，目前最硬 、对齐 。」

更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」
 ：在 20%、立刻启动解码
。「P99 已经快 30 秒了 ，延展解码交接（Extend-Decode Handoff）。专线的成本还是格外低的。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 ，」这样就把一次大的卡顿
，