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.

DeepSeek Memperkenalkan DeepInfer untuk Infrastruktur Kecerdasan Buatan

Framework DeepInfer hadir sebagai sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang dirancang untuk mendukung beban kerja AI berskala besar. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Pada tahap tersebut, sistem perlu memproses instruksi dan menghasilkan respons secara efisien. DeepInfer dirancang untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.

Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Kode tersebut dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. Framework yang baru dirilis ini memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Oleh sebab itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.

DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend

Salah satu keunggulan utama adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Kompatibilitas awal ini menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Pada banyak lingkungan komputasi, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Meski demikian, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.

Variasi teknologi akselerator menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Perangkat komputasi Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Di sisi lain, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Operator infrastruktur dianjurkan menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum memindahkan pekerjaan penting.

Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer

DeepInfer menggunakan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Sementara pustaka DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Berkat integrasi pustaka khusus, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Meski menawarkan kemampuan optimasi, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.

Tidak hanya mengandalkan operasi matematika, DeepInfer menyediakan pengaturan distributed inference melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada beberapa akselerator. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. Framework ini turut menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Tidak kalah penting, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Kombinasi kemampuan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.

Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI

Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Sistem decoding tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Dalam implementasi DeepInfer, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada jenis pekerjaan yang mendukung. Walaupun secara teknis menjanjikan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Oleh sebab itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan karakteristik penggunaan model.

Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Kemampuan keluaran terstruktur memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi status klasifikasi. Melalui keluaran terstruktur, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Walaupun formatnya terkontrol, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum diterapkan pada proses produksi.

Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer

Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Di sisi lain, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Pada tahap kompilasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.

Setelah instalasi berhasil, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Pada rilis saat ini, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Oleh sebab itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.

Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel

Peluncuran DeepInfer memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Dalam banyak sistem komputasi AI, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Walaupun manfaat potensialnya besar, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Pertimbangan teknis penting meliputi waktu pembangkitan token, throughput sistem, konsumsi energi, serta biaya operasional pusat data.

Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, membandingkan berbagai konfigurasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Berkat model distribusi yang digunakan, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Walaupun kode tersedia secara terbuka, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak membutuhkan kapasitas memori tinggi. Karena itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.

Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI

Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menunjukkan inovasi yang menarik dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Integrasi teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Walaupun fiturnya cukup luas, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Oleh sebab itu, penerapan harus direncanakan secara realistis. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Bagaimana pendapat Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Sampaikan pandangan Anda mengenai masa depan DeepInfer.