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标题: "“接力跑”盘活全国算力，PD分离终于破局：延迟砍半、成本直降近40%！ - 智源社区"
原文链接: "https://hub.baai.ac.cn/view/56773"
发布日期: "2026-07-31"
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  - "P/D分离芯片"
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AI打分理由: "正文讨论的是无问芯穹跨集群推理架构PDD，属于软件层推理优化，与超节点/AI Rack/机柜级AI基础设施硬件主题无关，也无量产/落地等商业信号。"
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##### 允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

在刚刚落幕的2026 WAIC世界人工智能大会上，无问芯穹首次公布了其在大模型推理系统架构中的新突破—— **跨集群异构推理架构PDD。**

现在，完整技术报告来了。

*技术报告地址：https://github.com/infinigence/pdd*

该架构以高性价比的广域网以太网串联多地已建成的同构数据中心，并将传统的PD分离链路“P-D”创新解构为“P-RLD-MD”的三级分离式推理架构。

**在让“偏科”的硬件能够只刷自己最擅长的题的同时，更突破性解决了以太网环境下KV Cache的传输延迟痛点。**

实测数据显示，该架构在实现了首Token **延迟降低51.5%** 的同时，单Token **成本可降低37.5%** 。

这不仅意味着用户端速度体验得到了显著提升，更实现了全域异构算力的最大化调度，让分散各处的存量集群资源能够充分释放产业价值。

今天，无问芯穹推理团队将首次分享这一架构的设计推演全貌，深度还原技术创新背后的思考路径与攻坚细节。

## 跨集群异构推理的理想与现实

过去的一年里，大模型推理的成本和效率，成为了整个行业共同面对的“生死线”。

行业共识在于：LLM的推理存在Prefill（预填充，计算密集型）和Decode（解码，访存密集型）两个特性迥异的阶段。

理论上的最理想的解法是 **“异构分离”路线：让算力强的卡负责Prefill，让显存带宽高的卡负责Decode。**

但现实是骨感的。

要在同一个集群里构建大规模异构算力资源，不仅采购成本极其高昂，且一旦模型架构变了，这些固定配比的硬件就会很容易出现部分闲置的情况。

于是，一个很自然的想法冒了出来：

> 为什么不把分布在各地的、已经建好的同构集群，用低成本的广域网以太网连起来，做跨集群的异构分离式推理呢？

这一想法看似水到渠成，但一旦将其落到具体工程实践中，便立刻撞上了一堵“叹息之墙”—— **KV Cache的跨集群传输带宽和延迟瓶颈** 。

PDD架构也正是为了攻克这一难题而设计的。

但在深入这一架构的设计与实现细节之前，想先与大家分享无问芯穹团队在前期研究中发现的几个极其关键的 **“底层规律”** ，它们也是整个跨集群PD方案能够成立的核心前提。

## 痛点与洞察：硬件“偏科”与流量的“二八定律”

要理解PDD的设计，得从无问芯穹在PDD技术报告中Background部分揭示的三个核心Insights入手。

### 洞察1：硬件性能的“极度偏科”

LLM推理的Prefill与Decode两个阶段对硬件资源的需求是南辕北辙的，无问芯穹团队在内部基准测试中也发现，芯片的性能是极度“偏科”的：

以8卡的某旗舰高性能GPU为基线，某厂商的E芯片在处理计算密集的Prefill阶段时，只能达到基线约81%的性能；但在访存密集的Decode阶段，它却能爆发出基线 **210%** 的性能。

###### △不同硬件在预填充和解码阶段的性能测试结果

如果把这类“偏科”芯片放在同构集群里，既要扛Prefill计算又要做Decode输出，非但自身的长板优势无从发挥，反而会拖慢Prefill阶段的整体效率。

这一发现强烈激发了无问芯穹团队将Prefill与Decode拆分解耦、分别部署在最适合它们的硬件上这一想法。

### 洞察2：DRC技术带来的10倍“带宽”

仅仅考虑计算和访存还不够，跨集群传输庞大的KV Cache会瞬间吃掉广域网的带宽。

但好在Agent业务有个显著的特征：前缀缓存命中率极高。

利用这一特性，团队在Decode端部署了前缀缓存RadixCache（简称DRC）。

简单来说，DRC会在Decode实例上缓存历史请求的KV Cache。

当Prefill端发现某个请求命中了前缀缓存，它就不需要把整个上下文的KV Cache全量传过去，只需要传那一点点“增量”即可。

**在90%的平均命中率下，DRC理论上能将跨集群的带宽需求降低高达10倍，初步缓解了带宽瓶颈。**

然而，带宽虽然降下来了，延迟问题却依然棘手。

### 洞察3：智能体工作负载下的“非均匀延迟”

在DRC技术的加持之下， KV Cache传输数据量得以降低了一个数量级，于是，跨集群PD分离最棘手的痛点，集中在了 **KV Cache的传输延迟** 。

智能体工作负载特征有“三极”：上下文极长（动辄64K）、缓存命中率极高（平均90%）、但输出极短（经常不到100个Token）。

用户发个请求，整个输出过程也不过十几秒，但是首字延迟却要等几十秒，产品体验直接被宣判死刑。

也正因如此，优化跨集群KV Cache的传输延迟，成为了必须突破的核心关卡。

如下图所示，团队分析了线上真实业务的600万条请求，其中30%左右的请求输出的Token个数少于100个，40%左右的请求输出不超过500个Token。

而对于这些请求来说， **1~20s的KV Cache传输占了其端到端总延迟（e2el）的43%~56%之多，成为了最主要的性能瓶颈** 。

###### △请求输出长度分布

###### △KV传输时长在端到端延迟中的占比

尽管降低跨集群KV Cache传输延迟的重要性目前已经十分明确，但是对于这1~20s延迟的具体来源及分布，我们仍然一无所知。

为了探寻延迟的真实分布，首先需要了解输入请求的实际情况： **平均90%的缓存命中率，背后的具体命中率分布是什么样的？**

在拉取了真实的业务Trace进行分析后我们发现：输入请求的命中率分布是 **极度偏斜** 的。

大概70%-80%的请求，命中率都在95%以上；只有极少部分的低命中率请求，才会携带巨大的KV Cache数据包。

###### △实际业务Trace中请求命中率的分布规律

随后，无问芯穹团队在20Gbps的跨集群专线上做了微基准测试，对比了“真实偏斜分布”和“均匀分布（85%-95%命中率）”的传输表现，结果令人震惊：

真实偏斜分布下，P50传输延迟极低（仅248ms），只有极少数低命中率请求会出现18秒以上的长尾延迟。

而在均匀分布下，所有请求都具有中等大小的数据包，导致网络连接池瞬间被打满（利用率100%），引发严重的排队阻塞，P50延迟飙升到1210ms，全面崩盘。而这还没把因为连接池耗尽而产生的平均1682ms的排队时长算在内。

###### △命中率分布对传输延迟的影响（RPS=80，平均命中率=90%，20Gbps广域以太网）

这个发现极为关键： **极端传输延迟只集中在极少数低命中率的“刺头请求”上** 。

偏斜分布下，大量轻量级请求利用了TCP的公平性机制，不会被高负载请求阻塞，并且迅速地释放了连接池。

**这说明了，想要解决跨集群PD传输KV Cache的延迟瓶颈，不需要全局去解决网络延迟，只要针对这少部分“刺头”做优化即可。**

## 创新解法：PDD三层架构与“中继接力”跑法

基于上述洞察，无问芯穹提出了PDD（Prefill-RelayDecode-MainDecode）架构。

传统的PD分离只有Prefill（P）和Decode（D）两层，而无问芯穹团队在中间插入了一个“中继站”—— **RelayDecode（RLD）实例** 。

正是这个中继实例，起到了掩盖以太网KV Cache传输延迟的作用。

###### △PDD总体架构解析图

整个系统被分成了三层：

- **P实例** ：位于主集群，负责处理输入Prompt，生成KV Cache。
- **RLD实例** ：和P实例在 **同一个集群** ，通过高速RDMA网络互联（KV传输延迟仅几十毫秒）。
- **MainDecode实例（MD实例）** ：位于遥远的外地集群，通过广域网以太网和主集群相连（KV传输延迟数秒及以上）。

**它是怎么工作的呢？**

**可以把它想象成一场2x100米接力赛：**

当P实例算完Prefill后，它会同时干两件事：

第一，通过高速RDMA网络，把KV Cache“瞬间”传给同机房的RLD实例；

第二，通过慢速且延迟不稳定的以太网，把KV Cache传给外地的MD实例。

RLD实例拿到KV Cache后， **立刻开始解码，输出Token给用户** 。

此时，用户根本感觉不到跨集群的KV传输延迟，已经开始看到字了。而在后台，以太网可能还在传输。

几秒钟过后，MD实例终于收到了完整的KV Cache，解码任务就会无缝从RLD交接给MD，由MD完成后续大部分的吐字工作。

这就是PDD的核心思想： **用本地的RLD算力，去精准掩盖跨集群那极少数低命中率请求的网络延迟** 。

## 核心机制解析：如何优雅地完成“接力棒交接”？

PDD的三级架构听起来简单，但最大的工程难题在于： **当MD实例准备好后，如何把RLD正在进行的解码任务无缝接管过来？**

传统的做法是，RLD一边解码，一边把新生成的“增量KV Cache”通过以太网传给MD。

但这又掉进了跨域网络传输延迟的坑里，而且还要经过繁琐的H2D/D2H（显存到内存、内存到显存）拷贝，延迟高且不稳定。

![](https://simg.baai.ac.cn/hub-detail/48f75fae4f46c2d9e7f6b60a48ba5c221785490801123.webp)

###### △PDD中使用的两种不同交接模式：一次性交接和追赶式交接

于是，无问芯穹提出了一个反直觉但极其高效的机制： **Extend-Decode Handoff（扩展解码交接）** 。

其做法是： **RLD绝对不传庞大的KV Cache，它只把生成的“Token ID”传给MD** 。 传输几个Token ID仅仅是几KB的数据量，网络开销几乎为零。

MD收到这些Token ID后，利用一种叫做“Extend-Decode”（常见于MTP多Token预测和投机解码）的技术，在本地 **重新计算** 这些Token对应的KV Cache，同时生成下一个新Token。

有人可能会问：重算难道不慢吗？

这里又有个 **反直觉的硬件原理** ： **Decode阶段是访存密集型的，计算其实非常轻量** 。

无问芯穹团队在MD端重算100个Token的KV Cache，平均耗时仅为305.2ms，最大延迟被死死锁在321.4ms，标准差极小（仅4.8ms）。

而对于更少的Token的重计算，其平均耗时会更低，甚至基本和单个Token的解码时间一致，这也是MTP以及投机解码等机制能加速解码阶段的基本工作原理。

而如果走传统的以太网传KV Cache，平均要185.4ms，一旦网络拥堵，峰值能飙升到512.6ms，标准差高达96.3ms，还额外增加24.5ms的H2D/D2H开销没算在内，这还没计算在实际运行中它很有可能面临的额外排队延迟。

**通过这种“只传Token，本地重算”的方式，无问芯穹团队把一个受网络波动影响极大、不可控的操作，变成了一个确定性的、可预测的本地计算操作。**

为了平衡用户体验和RLD负载，他们还设计了 **“追赶式”和“一次性”两种交接模式，可以根据系统的实时负载动态切换** 。

如果使用了追赶式的交接模式，PDD会以略微更大的RLD负载，保证用户的首字延迟（TTFT）和每秒输出Token数（OTPS）体验都和同集群PD分离别无二致。

## 流水线编排：如何使RLD不成为系统瓶颈？

RLD虽然好，但它毕竟占用了宝贵的算力。

因此，无问芯穹团队的原则是： **RLD只负责“掩藏延迟”，只给它极少数的计算资源，绝对不能让它干重活。**

基于之前发现的“命中率极度偏斜”规律，团队设计了两种不同的流水线编排方式：

- **P-MD流水线** ：对于命中率>95%的高频请求（占70%+），因为数据包极小，直接走以太网传给MD，根本不需要RLD中继。
- **P-RLD-MD流水线** ：只有那些命中率低、数据包大、传输必然卡顿的“刺头请求”，才送去RLD进行延迟掩盖。

这种设计排除了P-RLD这种编排方式，有效地保证了RLD不被压垮。

在团队的实测中，他们发现RLD只承担了系统 **6.2%** 的Token生成任务，而 **93.8%** 的重活都被MD包揽了。

此外，很关键的一点是它还 **保证了MD端的缓存命中率始终和P端保持一致** 。

这种一致性又进一步保证了RLD的负载稳定地处于低位。否则如下图所示，将请求的生命周期终结于RLD，会导致一种恶性正反馈循环的产生，最终导致RLD的负载过高而崩溃。

###### △使用P-RLD流水线导致的恶性正反馈循环现象

## 实战成绩单：降本增效的终极证明

架构设计得再精巧，最终都要在真实业务的压力下见真章。

因此，团队在DeepSeek-V4-pro模型上，使用真实的Agentic工作负载Trace，对PDD架构进行了一次全方位的测试。

为了公平对比，这里设定了两种不同的基线：

- **CDC-PD（跨集群、异构芯片的PD分离）** ：同样跨中心传输，使用DRC降低传输量，但不使用RLD延迟掩盖机制。
- **IDC-PD（单机房、同构芯片的PD分离部署方案）** ：传统的某旗舰高性能GPU单机房集群，P和D完全同构且都在同一个RDMA网络域内。

实测结果不仅验证了团队提出的理论，甚至超出了最初的预期，主要表现在三个维度：

### 延迟表现：“网络延迟”的几近100%掩藏

在跨集群场景下，传统的PD分离架构中用户感受到的TTFT受制于广域网以太网的传输延迟。

由于网络拥堵以及部分低命中率请求带来的高传输负载，TTFT的P90延迟飙升至18.3秒，P99甚至逼近30秒。

而PDD架构成功将这部分传输延迟掩盖在了RLD的抢先输出阶段。

由于RLD通过同机房RDMA拿到KV Cache后立刻开始吐字，用户感知不到后台以太网那几秒钟到十几秒钟的慢速传输。

最终，PDD的 **P90 TTFT降低了约46%（从18.3秒降到9.8秒）** ，P99也从29.7秒降至14.4秒。

###### △PDD和CDC-PD之间的TTFT对比

### 负载分布：中继站“只藏延迟不干重活”

团队非常关注RLD实例会不会成为系统的瓶颈。

实测数据打消了这一疑虑：在真实流量下， **RLD实例仅仅承担了系统6.2%的Token生成任务（约27万个Token），而远端MD实例包揽了93.8%的重活（约412万个Token）** ，两者负载差异高达15.2倍。

###### △64K输入，90%命中率，1K输出下测试得到RLD和MD之间的负载比例

这证明了无问芯穹团队的路由策略的有效性：绝大多数高命中率请求直接通过P-MD管线快速通过，只有那些携带庞KV Cache的“刺头请求”才借用RLD的算力缓冲一下，且这些请求在完成KV Cache传输后迅速把后续的解码任务交接给远端的MD实例，不会任由长输出请求无限期占用自己的计算和存储资源。

### 性价比：用更少的钱，跑出更高的有效吞吐

这是最重要的结果，直接展现了使用PDD架构带来的有效吞吐（Goodput）提升效果，证明了PDD的实际生产价值。

无问芯穹团队将PDD与传统的“单机房同构某旗舰高性能GPU集群（IDC-PD）”进行了成本收益核算对比。

在PDD部署中，团队在以某旗舰高性能GPU A为核心算力的主机房部署P实例和极小部分的RLD实例，在以某旗舰高性能GPU B为核心算力的远端机房部署MD实例。

在严格的TTFT约束下（P90 TTFT < 10s，P99 TTFT < 15s），结果显示：

**PDD在总成本下降约3.5%~7.1%的前提下，请求的有效吞吐量（RPS Goodput）反而提升了27.8%，最终使得性价比（Benefit-Cost Ratio，BCR）提升了高达37.5%。**

###### △资源的单位价格说明

###### △实际达到的延迟指标

###### △IDC-PD与PDD的BCR对比（64K上下文，90%命中率，符合SLA的有效吞吐量）

**需要特别指出的是，这个结果还不是PDD的极限。**

受限于测试资源，无问芯穹的RLD使用了3个某旗舰高性能GPU A节点（这是以DP并行方式跑通DeepSeek-V4-pro的最小规模）。

**如果在更大规模的部署中，RLD的固定开销将被进一步摊薄；**

并且，如果引入比某旗舰高性能GPU B更极致的专用推理芯片，性价比还将拥有巨大的提升空间。

此外，因为与DRC存在暂时的兼容性问题，这一实验中并未开启某些关键优化机制，比如MTP。

在开启了这些优化机制之后，异构的性价比还有进一步提升的空间。

## 写在最后：未来MaaS基础设施的畅想

PDD架构不仅仅是一个跨域以太网传输延迟优化技巧，它也承载着无问芯穹对下一代模型即服务（Model-as-a-Service，MaaS）基础设施的核心设计理念与底层判断—— **极简局部异构+灵活远端分离** 。

未来，我们不需要在同一个机房里堆砌庞杂的异构芯片，只需要在主算力中心保留极小比例的“接力手”，就能像云原生调度资源一样，把庞大的解码任务分发到全国乃至全球的低成本算力节点上。

**这为下一代大模型推理基础设施，勾勒出了一幅极具弹性和经济性的蓝图。**

多种多样的异构算力可以零散、低成本地分散在多个集群，而这些集群之间通过可扩展性极强的跨域以太网构成具有“多对一”、“多对多”在内的复杂拓扑的推理基建。

在面对因模型迭代、PD配比变化而带来的资源闲置问题时，这种“极简局部异构+灵活远端分离”的跨集群范式，也能大幅盘活存量算力，压低资源空置比例。

**最终，每一块芯片都能被利用起来做自己擅长的工作，全域内的异构算力都将被最大化地释放产业价值。**

###### △传统的同数据中心异构集群

###### △PDD的极简局部异构+灵活远端分离部署方案

这一技术突破的背后，是无问芯穹推理团队日夜奋战的成果。

大模型的规模化落地是一场漫长的技术长跑，无问芯穹也会继续在系统架构的深水区持续探索、向前突破。

欢迎大家阅读英文技术报告原文，也期待在评论区与各位技术同好交流探讨。

*论文地址：https://github.com/infinigence/pdd*

\*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

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