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 pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Ketika model melayani pengguna, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. DeepInfer dirancang untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka menjadi perkembangan penting dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Framework yang dipublikasikan dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai ketentuan Apache 2.0. DeepInfer sendiri 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 perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Salah satu keunggulan utama adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Pada banyak lingkungan komputasi, variasi perangkat lunak pendukung chip membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Karakteristik masing-masing jenis chip memengaruhi cara model AI dijalankan. Akselerator grafis Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Perbedaan tersebut memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Tim teknis sebaiknya menguji kestabilan implementasi sebelum menjalankan model pada produksi.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Framework ini mengintegrasikan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Teknologi pendukung tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, 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. Namun demikian, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Tidak hanya mengandalkan operasi matematika, 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. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mendukung expert parallel load balancing agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Selain itu, penjadwalan asinkron digunakan untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Kombinasi kemampuan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Sistem decoding tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Optimasi decoding tersebut membantu mempercepat keluaran model pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, efektivitasnya tidak selalu sama. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan beban kerja nyata.
Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Berkat mekanisme keluaran terstruktur, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Dukungan format khusus berguna dalam integrasi aplikasi yang membutuhkan data mudah diproses. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi ringkasan informasi. Melalui keluaran terstruktur, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Walaupun formatnya terkontrol, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka
Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. 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 harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Selanjutnya, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Beberapa bagian penting mencakup sistem pengelolaan KV cache, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Dalam banyak sistem komputasi AI, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Meski peluangnya menarik, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Pertimbangan teknis penting meliputi latensi layanan, kapasitas pemrosesan, konsumsi energi, serta biaya operasional pusat data.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mengevaluasi mekanisme penjadwalan, membandingkan berbagai konfigurasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Berkat model distribusi yang digunakan, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Namun, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar membutuhkan kapasitas memori tinggi. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Pembukaan kode sumber DeepInfer menunjukkan inovasi yang menarik dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Integrasi teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Namun demikian, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Oleh sebab itu, penerapan harus direncanakan secara realistis. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai masa depan DeepInfer.
