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
DeepInfer merupakan mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dirancang untuk mendukung pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Ketika model melayani pengguna, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam ekosistem perangkat lunak AI. Framework yang dipublikasikan tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. Sistem inferensi tersebut berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Karena itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Dalam pengembangan sistem AI modern, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu dapat mempersulit pemindahan sistem. Dengan framework tersebut, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Perbedaan arsitektur perangkat keras membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. GPU Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Perbedaan 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 menggunakan framework secara luas.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Meski menawarkan kemampuan optimasi, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.
Selain optimasi kernel, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada sekumpulan perangkat komputasi. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut mendukung expert parallel load balancing agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Dalam proses pembangkitan token, penjadwalan asinkron digunakan untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Kombinasi kemampuan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Teknik percepatan ini bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Metode percepatan ini membantu mempercepat keluaran model pada konfigurasi yang sesuai. Walaupun secara teknis menjanjikan, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan jenis permintaan pengguna.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Dengan menggunakan fitur ini, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Dukungan format khusus memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi ringkasan informasi. Berkat pengendalian susunan respons, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Walaupun formatnya terkontrol, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Sementara itu, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Dalam proses instalasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Setelah instalasi berhasil, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup sistem pengelolaan KV cache, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta load balancing antar-replika. Untuk penggunaan produksi, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Dalam banyak sistem komputasi AI, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Jika dukungan DeepInfer berkembang, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Namun demikian, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Pertimbangan teknis penting meliputi latensi layanan, kapasitas pemrosesan, efisiensi penggunaan energi, serta total biaya pengoperasian layanan.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Pengembang dapat mempelajari implementasi kernel, membandingkan berbagai konfigurasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Meski repositori dapat diakses publik, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Model besar dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Pembukaan kode sumber DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Perpaduan pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Meski framework ini menjanjikan, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Karena kondisi tersebut, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Bagaimana pendapat Anda, apakah teknologi AI terbuka yang mendukung beberapa jenis chip akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Bagikan pendapat Anda mengenai masa depan DeepInfer.
