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在机房里跑大模型，算力卡各有长短，有的擅长计算，有的擅长吐字，混在一起用会损耗资源。
想把它们分开到两地机房各干各的，但又有新问题，中间那一堆算好的数据传起来很慢。
最近无问芯穹在 WAIC 上公开的跨集群异构推理架构 PDD，正好解决了这个问题。
该架构能把首 Token 的等待时间最高可降低 51.5%，更让 Token 成本爆降近 40%。
技术报告：
做法有点像接力跑。数据先在本地机房交给一个「替补」，替补立刻开始吐字，屏幕上马上有反应。
后台再慢慢把数据传到外地机房，传完就把话头接过去，替补退场，中间几乎感觉不到卡顿。
最巧的是交接，替补不传一大堆数据，只把几 KB 的小信息发过去，外地那头自己重算一遍。
而内容重复度高的请求直接走外地，占了七成以上，替补实测只干 6.2% 的活。
正在研究如何让大模型推理降本增效的开发者，这份技术报告可以查看一下。
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