DeepSeek Buka Kode DeepInfer untuk Mendukung Pemrosesan Model AI pada Berbagai Chip
DeepSeek kembali menarik perhatian industri kecerdasan buatan setelah membuka kode sumber DeepInfer pada 20 Oktober 2026. Framework inferensi ini dirancang untuk membantu menjalankan model AI berskala besar dengan lebih efisien, terutama pada infrastruktur yang menggunakan jenis chip berbeda. Dalam rilis awalnya, DeepInfer mendukung GPU Nvidia berarsitektur SM100 serta NPU Huawei Ascend 950. Langkah tersebut memperlihatkan upaya DeepSeek memperluas pilihan perangkat keras tanpa mengabaikan kebutuhan performa dan efisiensi komputasi. Perkembangan TEKNOLOGI ini membuka peluang bagi pengembang dan perusahaan untuk mempelajari sistem inferensi yang digunakan dalam layanan DeepSeek, sekaligus memahami tantangan penerapannya pada pusat data modern.
Mengenal DeepInfer sebagai Framework AI Terbuka dari DeepSeek
DeepInfer merupakan perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dikembangkan guna menangani beban kerja AI berskala besar. Berbeda dari proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Dalam proses inferensi, sistem perlu memproses instruksi dan memberikan jawaban dalam waktu yang sesuai. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Kode tersebut dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai ketentuan Apache 2.0. Sistem inferensi tersebut memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Oleh sebab itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Dalam versi awal, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Kompatibilitas awal ini memperlihatkan pendekatan lintas platform. Pada banyak lingkungan komputasi, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu dapat mempersulit pemindahan sistem. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Meski demikian, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.
Variasi teknologi akselerator membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Akselerator grafis Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Kondisi lintas platform ini mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Operator infrastruktur dianjurkan menguji kestabilan implementasi sebelum menggunakan framework secara luas.
Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer
Framework ini mengintegrasikan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Pustaka FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. Sementara pustaka DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Meski menawarkan kemampuan optimasi, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.
Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer menyediakan pengaturan distributed inference melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada beberapa akselerator. Pada arsitektur AI berbasis MoE, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. DeepInfer juga mendukung expert parallel load balancing agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Pendekatan pemrosesan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Metode tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Optimasi decoding tersebut dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, efektivitasnya tidak selalu sama. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan karakteristik penggunaan model.
Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Dengan menggunakan fitur ini, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Dukungan format khusus berguna dalam integrasi aplikasi yang membutuhkan data mudah diproses. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi ringkasan informasi. Melalui keluaran terstruktur, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Walaupun formatnya terkontrol, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Pada tahap kompilasi, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.
Setelah instalasi berhasil, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup manajemen cache konteks model, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Oleh sebab itu, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Meski peluangnya menarik, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Pertimbangan teknis penting meliputi latensi layanan, throughput sistem, konsumsi energi, serta pengeluaran infrastruktur.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Pengembang dapat mempelajari implementasi kernel, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Dengan lisensi Apache 2.0, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Meski repositori dapat diakses publik, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Sistem AI dengan parameter sangat banyak membutuhkan kapasitas memori tinggi. Dalam penggunaan nyata, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI
Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka menunjukkan inovasi yang menarik dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Integrasi pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Namun demikian, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Oleh sebab itu, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Sampaikan pandangan Anda mengenai peluang penggunaan berbagai chip untuk kecerdasan buatan.
