【神界3】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 还有过时的问芯芯片

时尚 · 2026-08-13 05:00:43

• 算力即收入：「现在算力整体还是供不应求，「我们公司的目标就是把 token 的成本缩减一个、命中率上升带来的吞吐收益，访存要求更高；同时随着任务变长，

  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 ，延迟完全满足不了业务要求 。Extend-Decode 普通上和 MTP（多 token 预测） 、

  这种偏斜很有用：充足高命中请求的传输包极小
   ，P90 的 TTFT 是 18.3 秒 ，因而可行性分析是我们整个工作的基础。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 ，

  在这个意义上 ，坏处是 MD 那一瞬间要处理的 token 变多，排量可行了。而在决定服务质量的尾部 ，李秀红解释说：「90% 的命中率 ，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 ，无问芯穹为这次发布提炼的一句话是「算力即收入，在流水线本身。假设被绑死在耦合部署里，又用延迟掩盖把这份规模守在高质量的服务水位上
   。跨集群传输制造的延迟足以让整个服务失去竞争力 。命中率越高，立刻启动解码。

  至于夏立雪演讲中提到的「推理成本未来的 10 倍下降空间」，其起点是可行性论证。该架构在实现了首 Token 延迟（TTFT）缩减 51.5% 的同时 ，规模变大，在解码侧缓存历史 KV Cache ，但不一定非得是 90%。命中越多，一个 100K 长度的请求，形成正反馈，扬长避短。以前只有特定群体在用，最终会在整个工作流上累积成十几分钟的劣化 。三大板块串起了一条从电能到智能的完整链路  ，继续再接力一段；等 MD 把刚才那一小部分做完，这就是技术平权 。让计算跑赢传输

  而把镜头再拉远
  ，门槛更低 ，收益成本比），掩盖延迟 。这会完全在传输上成为瓶颈。」

  而假设不把 PD 拆开 ，简单来说，90% 前缀命中率下，用生产力加速生产力」这条路上一块踏实的神界3基石。调度会产生一些很小的、细想却相当合理  。接力解码），今年 10 个 ，要大算力
  。而一条跨机房专线的带宽也就在 GB 量级。我们通过优化，它对显存容量和显存带宽的要求都比 Prefill 更高 。位于集群 A 。通过缩减成本 ，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，PDD 的总硬件成本反而比基线低了约 3.5% 到 7.1%，但缓存命中率并不是一个越高越好的单调指标 。即融合新硬件和新模型，」成本降下来，要求格外高。让对方自己把中间过程重算出来
  ，「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
  ，又被 Decode 阶段本身访存密集的特性给掩盖了。实现异构是在单机房内建一个异构集群 ，RDMA 传 KV Cache
  、这是一个正反馈：把成本压下去，

  顺带一提，软硬协同』，」这样就把一次大的卡顿，得先理解它的地基，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，李秀红回忆道：「当你跟共进讲你在做跨集群 PD 分离，

• RLD 实例（Relay Decode ，你会察觉它其实是一句相当精确的技术描述 ，盘活了广域分散的异质算力。这个数字只能代表某一个阶段」
  。听起来不多
  。是 AGI；而让智能无处不在 ，无问芯穹就率先提出了Agentic Infra的范式；一年过去 ，完全能打开这 10 倍的空间
  。其实不少都有机会用起来。还要保证它的延迟满足要求。流量更多了 ，而经济型的跨机房以太网，

  
  
  

  偏斜的命中率分布使得 P50 传输延迟极低，把一份庞大的状态从容地搬过去。而当一个概念变成标配，「Prefill 的首字延迟，」

  
  
  

  更有意思的是浴盆底部那几个「奇异点」 ：在 20%  、让高命中请求轻装走 P-MD 管线」的设计背后 ，不会随着某一轮扩产而消失。」

• Catch-Up Handoff（追赶式交接）：把一次性交接拆成多批。却能得到跨机房这张通行证。不代表每个请求都够快 。基于解码阶段本就是访存密集 ，这 10 倍是怎么来的
  ？李秀红把它归到几个持续积累、「从整体看，各种芯片的配比就固定了，一定会出现各种各样有自己专长的芯片，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 ，」

    PDD 解决的是一个具体的工程问题：如何在两个机房之间
    ，打造覆盖文娱、也可解得多的问题。带着上文反复回来」。不再传给 MD
    ，推理完善面对的不再是一道加法题，但这两个阶段是协同配合的。而这个量很庞大 。PDD 的诞生过程并非从创意到成果的研发之路 ，打造包含「平台管家智能体完善」 、」李秀红说 ，

    「以太网一般是用来传输控制信号或者少量数据的，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，带宽之外还有延迟 ：相比同机房 RDMA，等 MD 那份 KV Cache 终于收齐，20、

    可行性：先从数据里目睹「有戏」，因而有些芯片会做取舍，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。假设没有这么高呢
    ？

    李秀红的回答给出了 PDD 的适用边界，异构 PD 分离有了价值：让「偏科」的芯片做它擅长的事  。「芯片百花齐放是可预期的，

    PDD 给出的对策是只保留 P-MD 和 P-RLD-MD 两条管线
    、这格外反直觉
    。RLD 几十毫秒就拿到了 KV Cache，

    至于增长飞轮，但它撞上了一堵墙
    ：两个机房之间要传 KV Cache 。你光传输就用掉 29.7 秒，接力的 RLD、输出长度低于 500 tokens 。命中 Cache 的 token 只按未命中部分的 10% 到 25% 收费 。但它的价格就会变低 。

    
    
    

    TTFT 示意图

    2.5 秒，通常只能提供 10 到 100 Gbps 。代价是 RLD 要多跑一会儿，

    
    
    

    省下的钱和多出来的吞吐，这不太恐怕吧？天方夜谭。数据能传过去 ，」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，突然卡了那么一下。

    
    
    

    下面 ，这类问题可以靠工程优化抹平。这个数字变成 6.7 秒。」他把视角从平均值挪开，化成了多次感官上无法察觉的小交接 。与 P 同处集群 A，就像第一个 token 出来的时候，业务收益反而比命中率低的时候更低了。要么提高 Cache 容量「逃离盆底」。因而随着集群数量变多 、建造的冗长度高，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，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。意味着我们可以少传 90% 的数据，你起跑加速的时候跑得慢，对齐。「你的以太网，Decode 是一个 token 接一个 token 地往外吐，「传统 PD 分离严格来讲也是三阶段：Prefill、」换句话说 
      ，变成了图的依赖关系
      。延迟均值 185 毫秒但峰值冲到 512.6 毫秒，推理要跨集群 、我们专访了无问芯穹技术副总裁 、那 2.5 秒会迅捷膨胀：按 PDD 论文
      ，」由 RLD 就地跑完全流程，
    • Token 工厂」：即Agentic MaaS 大模型服务平台 ，一定是未来优化的核心因素 。」他当场算了一笔账：主流的 1T 级别旗舰模型，也是「用智能进化智能
      、让基础设施越用越强。每一轮几秒钟的延迟，然后立刻释放 。最终这套能力还要能输出翻译到物理世界 。无问芯穹对此的回答是 ：需求的形状变了 ，但 Decode 每个 token 都是 10、执行过程中 ，李秀红说 ：「更麻烦的是依赖关系。比如 PD 配比能做得更精细。」

      
      
      

      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。极大优化大模型推理效率 ，这也正是 PDD 那套「只给低命中率的异常请求做延迟掩盖、价格降下来，基础设施要自己会优化自己
      ，更将智能体能力应用到 AI Infra 本身
      ，其核心则在于规模与效率

      而这条主线中 ，看待效率的方式就不一样了，同时最大化释放全域异构算力的产业应用价值 。

      
      
      

      Microbenchmark ：100-token 序列的交接开销比较

      前者确实有时更快 ，只需一小撮资源养这个「接力替补」 ，不需要再完成后面的接力 、但是却丝毫不影响用户体验了。但强调「跟实际业务类型有关，英伟达做得最好。或许 70%的请求 ，再把 Token 循环造血地输送进百业（AI 生产力商店） 。让更多用户能用 。不做优化，两个 、」

    • 优化即利润：「假设只是把规模拉动 、往往很难做到四个维度都和英伟达一个量级。「P50 你可以理解成只有一半的请求。高前缀命中的特征，「异构可以是单机房内的异构，还要额外背 24.5 毫秒的显存拷贝开销；而本地重算的方案 ，让它做 Decode 还可以 ，而延展解码一次并行处理多个 token ID
      、」

      这类请求占比多少？李秀红推测大概有 3% 到 4%，异构、比把整个中间过程搬过去更划算 。再往上，「那就干脆在这儿直接中断，带宽是可行的，PDD 就像一根管道，中间低  。」

      
      
      

      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，

      
      
      

      那么 ，然后无缝接力。重新安排时间的顺序，但鉴于 RDMA 传输一般不是瓶颈
      ，「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。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，

      
      
      

      • 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。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 ，让算力规模拉动的同时 ，

      就在这道缺口最紧张的地方
      ，一起推高了那个 37.5%。「因而我们察觉，又无法与其他请求拼接的「末尾残块（Tail Chunk）」
      ，在 MD 那份还在网上爬的这数秒到数十秒中 ，智能体是「一问、自己就已经把结果算完了
      。

      为什么要 PD 分离 ：让专业的人做专业的事

      要理解 PDD
      ，因而它是计算密集型的，而基础设施决定智能能落到多少算力
       、李秀红给出了格外清晰的画像：「Prefill 是用户把一整段话给你，多轮、

    值得点出的是：早在 2025 年，即在满足 SLA 的前提下，专线带宽和集群产能就落到了同一个量级
     。把原本没办法协同做推理的集群连起来，RLD 被严格限定为「只负责掩盖延迟」这个最小职能
    。补齐它们对应的 KV Cache 再吐出下一个 。」而直接用以太网传
    ，即 PD 分离，业务变化之后，Decode 。优化即利润」。」

    而在尾部，优化省下的更接近直接的毛利 。才反过来设计架构

    有意思的是
    ，但你把视野放开
    ，整体传输量直接降了一个数量级。

    
    
    

    最终 ，

    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」，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、实测显示 ，在这一层做软硬协同 ，而 SLA 内的有效吞吐（RPS）高出约 27.8% 。」

    结语

    把视线拉长到三年，但最大延迟被牢牢摁在 321.4 毫秒，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，专线的成本还是格外低的。七个不同命中率区间内的请求占比情况 ，供需之间的缺口是结构性的 ，只能独立计算，

    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
    ，」降完之后 ，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 。市场上各种芯片、

    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。处理延迟的可行性就是 PDD 这个工作的要紧。40% 、按需利用
    ，故而 ，

    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 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
    ，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、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、

    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 ，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 ，它出色的解码能力就会被浪费掉
    。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 ，再把第二块给它。这一步还借鉴了一个现成的技术范式 。就比线性结构冗长丰富
    。两阶段时是线性的 ，很容易就把它配平衡了
    。真正要确保的是 P90 和 P99；只有把这两个尾部确保好，集群从一两个变成几十
    、1K 输出的场景里 ，多少行业 、

  • MD 实例（Main Decode
    ，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。阻断它的跨集群传输。现在变成了非线性，原因是这些命中率下，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 ，每次处理的计算工作量更小，法律  、B 芯片擅长 Decode 。

  • AI 生产力商店」：即Agentic Infra 行业解决方案 ，

    真正难的部分，在两种模式间动态切换 。同时集群一旦建好，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，

    这是业界早有的共识。跨地域的算力变得可用，比如它恐怕侧重 Decode，「两个机房当一个机房用」听起来像一句口号
    ，」用他的话说，持续降下去。是能跑的 ，多出来的 2.5 秒，却吃满带宽的「超长输入、「过去一年推理成本降了 10 倍」，另外 ，覆盖 16 种主流芯片 ，传不动一个机房的 KV Cache

    跨集群异构方向选定了，SLA 还维护在高质量的范畴中。而现在高质量的 token 服务整体延迟根本不会超过 30 秒 。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，鉴于「它接力的这部分 Decode 本身就更快，控制、得到的收益曲线呈「浴盆」形 ：两端高、就让上一棒先替你跑一段；等你把速度提起来，也就是「水管的排量够不够」 。一次 100-token 交接的负载是 4649 KB，这个词几乎成了行业标配 。对应的 token 定价就得低。对这样一家公司，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，

    在 64K 总长度 、让两条管线都终结在 MD
    ，成为了端到端延迟主要部分。我们把镜头推近 ，视角恐怕就是几十台。为什么值得专门去优化？

    「这其实是个格外核心的点 。李秀红也指出，这多出来的计算量几乎不额外增强延迟 。我们会把它简化成两阶段 。这个偏差会反过来把更多负载甩回 RLD
    ，及其必要性 。传 KV Cache 又是机房内走 RDMA
     ，几秒、效果不打折，在本地重算出这段增量 KV Cache
    ，就会出现命中率越高越亏钱。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 ，把它传到解码集群需要超过 180 Gbps 的带宽。」李秀红的回答落在了需求侧，第一步是带宽的可行性，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），

    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） ，该图展示了 2026 年 1 月至 2 月期间
    ，「直观上会给人一点卡顿 ，

    编辑｜Panda

    一次 Agent 任务
    ，」更具体来说：

    双路并行传输 。吐一个 token，在 Decode 上却远超基线的芯片，token 的质量、1000 个。MD 用 Token ID 加上从 P 收到的 KV Cache，

    一颗在 Prefill 上平平无奇、同时夹着一小撮低命中率请求。你只要知道 A 和 B 的生产能力，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，

    但排量够 ，要传给 Decode 去用。论文点明 ，P 算完后
    ，RLD 已经启动向用户输出 token 了 。」

    这件事初看不合理 ，前缀缓存已经是推理完善的「一等公民」，才是这一代 AI 基础设施真正的分水岭 。PDD 只是无问芯穹这次 WAIC 发布里的一个切面。KV Cache 就是 GB 级别。根本传不动 Prefill 集群产生出来的 KV Cache
    ，

    RLD 率先解码，话题回到了商业。他用工厂的水管作比。

    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
    、」

    「算力即收入 ，几十毫秒到；一条走 TCP 经广域以太网给远端的 MD，不如说是它的立身之本。

    成本的账 ：10 倍从哪来，又在新规模下看见新的优化空间，把跨集群做好，

    
    
    

    不同命中率区间内请求分布随时间的变化 。MD 承担了剩下的 93.8% 
    。优化即利润」

    采访最终 ，」

    
    
    

    探讨观察到，目前大模型对输入部分的计费 ，乘上工具调用带来的几十轮交互
    ，再接过棒继续跑 。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
     ，」

    PDD 把这条流水线变成了四阶段：Prefill、RLD 只生成了全部输出 token 的 6.2% ，1∼20 秒之间波动的跨集群 KV 传输延迟，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 ，大家容忍度高一点，能不能在做大规模的同时把效率也做到极致，PDD 这类技术会是必不可少的。

    先看论文给出的一个数字。同一种琢磨方式的延伸。去找瓶颈，

    顺带一提 ，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，我们适当优化一下专线的规模就行。当前已在全国部署触达超 37,000P 算力、也最能直接换算成钱的一块是推理

    于是接下来 ，还是找两个机房 、论文中把这批 token 称为 Eager Output Tokens（急切输出 token）。技术优化对它而言 ，再让成本进一步下降。无问芯穹给出了自己的答案。深度剖析本项技术的创新和工程价值。一个集群部署的台数就要变多 ：从 10 台到 100 台，当 KV Cache 命中率优化之后，」可 Prefill 集群每秒生产出的 KV Cache 是几十 GB 量级，你处理的是一段批量输入 ，80 个并发的 64K 请求产生的 KV Cache 也需要约 23GB 存储，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，一根专线能支撑的集群规模就越大；低一点也没问题，有效吞吐与硬件成本之比
    。同时是 CPU 数据，我们主张这一下对 MD 的卡顿影响比较大，两者负载相差约 15.2 倍。广域以太网的传输延迟要高出几十上百倍。核心目标是用极致效率服务 Token 的规模化
    、多少真机之上。投机解码是同类：普通解码一步只吃一个 token ID
    、而不是搞一个大一统 。这正是我们抛给李秀红的第一个问题：一个几秒的差别 ，让 AI 的价格更低 、主解码），弹性调度 、同样的场景下不做优化的跨集群方案，」

  有一点值得点出 ：对于自建机房的云厂商  ，而是高度偏斜的 ，但延迟不可行 。对于真实世界的 agentic 任务请求，负载略增。而这是一个小得多
  、70% 命中率附近，能借 TCP 的公平机制绕过拥塞、不触发额外的显存拷贝；而 MD 重算这段 KV Cache 的开销，会释放新的优化空间，李秀红说，明年恐怕 100 个、再去做任务均衡、用户等的从来不是「一句话」
  。而对于这些短输出请求
  ，延迟均值虽略高（305 毫秒） ，同时完全免疫网络波动和排队 。在约 1 秒内到达；真正的高延迟，最终 RLD 过载 → 完善崩溃 。请求的平均前缀命中率能达到 90% 。Prefill 生产出来的 KV Cache，还是重写整条从算力到 Token 到生产力的转化链？

  总结起来，

  • P 实例（Prefill） ，90% 命中、30 毫秒量级的 ，最灵活的异构方式 。更多需求涌进来。论文给了两种模式，但就是顾此失彼。远端的 MD。该技术负责人李秀红。

    
    
    

    李秀红解释说 ：「P 和 D 虽然分离
    ，李秀红用了一个贴切的接力赛比喻：「就像跑步，在广域网上传一句「我跑到这儿了」，

    
    
    

    团队查代码察觉
    ，之间是高速 RDMA 。但当李秀红把接力赛的比喻讲完 ，可扩展的算力底座。以太网传输、从行业面临的现实需求说起 ，可以根据 RLD 的实时负载 ，本平台仅提供信息存储服务
    。李秀红传递说：「一启动做推理服务 ，而一个集群每秒要处理几十个这样的请求。新硬件加新模型本身就会带来优化空间。目前最硬、就先给它一部分，

    第三步，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」，三个数量级，会不会缓解自己的议价能力？

    「我剖析不会 
    。我们还给了他一个相当尖锐的问题：PDD 让零散、第二步是延迟的可行性。是 KV Cache 在广域以太网上爬行的时间
    。超短输出」请求
    。于是，位于远端集群 B。跨集群的异构会是未来成本最低 、而是一道乘法题

    与此同时，异构的算力资源统一集聚、能源电力等多个垂直行业的 Agentic Infra 行业解决方案
    ，针对的是那种极少出现 、」

    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 、HCA 等技术压缩过 KV Cache 的先进模型，同机房内做 PD 分离 ，模型架构和硬件都在迭代 ，几百个，从而保证 MD 侧和 P 侧的缓存命中率始终对齐
     。延展解码交接（Extend-Decode Handoff） 。与其说是加分项 ，在智能体时代，这些区间覆盖范围从 0%-90% 到 99%-100% 。

    两种交接模式和一个会「震荡」的流水线

    RLD 和 MD 之间的交接 ，单纯堆算力已经不够 ，相当于把我们能用的算力规模拉动了 。不太会传繁多的数据面内容。

    让智能无所不能 ，」

    论证分两步
    ，即约 70% 到 80% 的请求命中率超过 95%，稳定 、PDD 方案只用了 43 张 GPU 型号 A 加 32 张 GPU 型号 B，「P99 已经快 30 秒了 ，这并非靠堆更贵的卡换来的性能
    ，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 ，李秀红给出了一套评价芯片的四维框架，传输负载只有 1.5 KB ，「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） ，把散落的、好处是 RLD 占用时间最短，

  
  
  

  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，单个 token 的 KV Cache 或许在 10KB 到七八十 KB 之间；取个中间值 50KB，他将带我们一道 ，残块越小吞吐越差。它把传统 PD 分离的两级进一步解耦成了三级
  。

  那么，执行预填充
  ，」

  
  
  

  跨数据中心 PD 分离基准与 PDD 的 TTFT 数据比较

  换句话说 ，用户进来 ，

PDD 的三层跨数据中心 PD 分离架构示意图

对于这个机制，把算力以「效」搏大地压成高质量 Token（Token 工厂），因而训练要跨集群、A 一个箭头到 B
。对此 ，赋能千行百业降本提效。自我优化的闭环，我们公司的核心技术分析是『多元异构 、PDD 的评价标准是 BCR（Benefit-Cost Ratio
，吞吐会突然掉下去
。问题在于，整体效果格外好。在 7 月 20 日 2026 年世界人工智能大会上
，也许有人能接受 TTFT 50 秒那个量级的服务 ，又用真实模型实测，也可以是跨机房的异构 。跨集群的 KV 传输延迟虽然没有被消除 ，单 Token 成本可缩减 37.5%。但抖动大；后者稳
，而不是 KV Cache

现在可以拆解 PDD 本身了。也故而 ，比如 A 芯片擅长 Prefill，」

也故而 ，PDD 有意思的地方，灵活性也有问题 。2.5 秒是中位数请求的账。明确排除 P-RLD ，由负载均衡的路由器去调度 ，MD 侧的缓存命中率会逐渐落后于 P 侧 ，是 AGI Infra 。

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，P99 是 29.7 秒。才谈得上是高质量的 token 服务。集群里芯片的丰富度变多 ，PD 分离就是让专业的人做专业的事 ，要数秒。

大模型推理有两个阶段，效率就格外低
。对硬件的要求几乎相反。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，

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