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.
Apa Itu DeepInfer dan Mengapa Penting bagi Pengembang AI?
Framework DeepInfer hadir sebagai perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dirancang untuk mendukung beban kerja AI berskala besar. Berbeda dari proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Dalam proses inferensi, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Dengan pendekatan ini, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam ekosistem perangkat lunak AI. Kode tersebut dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Sistem inferensi tersebut dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Oleh sebab itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Kemampuan yang paling menonjol adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Kompatibilitas awal ini memperlihatkan pendekatan lintas platform. Selama ini, variasi perangkat lunak pendukung chip dapat mempersulit pemindahan sistem. Dengan framework tersebut, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Karakteristik masing-masing jenis chip memengaruhi cara model AI dijalankan. GPU Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Perbedaan tersebut memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Tim teknis sebaiknya menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
DeepInfer menggunakan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Komponen pengolahan attention FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. Di sisi komunikasi, DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Namun demikian, 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. Strategi pembagian komputasi tersebut mendukung pembagian tugas pada sekumpulan perangkat komputasi. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. DeepInfer juga menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Dalam proses pembangkitan token, penjadwalan asinkron digunakan untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Kombinasi kemampuan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Teknik percepatan ini membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada sistem dengan karakteristik model tertentu. 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 dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Dukungan format khusus memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi ringkasan informasi. Berkat pengendalian susunan respons, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Meski demikian, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum diterapkan pada proses produksi.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator 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. Selanjutnya, jenis akselerator perlu ditentukan 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. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Beberapa bagian penting mencakup manajemen cache konteks model, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Oleh sebab itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Selama ini, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Jika dukungan DeepInfer berkembang, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Meski peluangnya menarik, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup kecepatan respons, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Peneliti berpeluang mempelajari implementasi kernel, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Dengan lisensi Apache 2.0, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Namun, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek memberikan kontribusi baru dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Melalui kompatibilitas GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Kombinasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Namun demikian, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Karena kondisi tersebut, penerapan harus direncanakan secara realistis. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Sampaikan pandangan Anda mengenai masa depan DeepInfer.
