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
DeepSeek mengembangkan DeepInfer sebagai perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dikembangkan guna menangani pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Dalam proses inferensi, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Framework ini dikembangkan untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam komunitas pengembangan model bahasa. Kode tersebut dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. Sistem inferensi tersebut memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Karena itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Kemampuan yang paling menonjol adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Dalam pengembangan sistem AI modern, perbedaan arsitektur antarprodusen membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Melalui DeepInfer, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Karakteristik masing-masing jenis chip menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Perangkat komputasi Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Perbedaan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Operator infrastruktur dianjurkan menguji kestabilan implementasi sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
DeepInfer menggunakan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Teknologi pendukung tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Komponen pengolahan attention FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Sementara pustaka DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan 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, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. DeepInfer juga menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Pendekatan pemrosesan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Metode tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Metode percepatan ini berpotensi meningkatkan throughput pada jenis pekerjaan yang mendukung. Meski menawarkan potensi percepatan, efektivitasnya tidak selalu sama. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan jenis permintaan pengguna.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Berkat mekanisme keluaran terstruktur, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Dukungan format khusus berguna dalam integrasi aplikasi yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi kategori dokumen. Berkat pengendalian susunan respons, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Meski demikian, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer harus memastikan kompatibilitas perangkat keras. 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 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. Proses tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.
Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Pada rilis saat ini, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Model tersebut tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup manajemen cache konteks model, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Karena itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.
Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI
Peluncuran DeepInfer memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Selama ini, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Meski peluangnya menarik, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup latensi layanan, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta biaya operasional pusat data.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, menganalisis efisiensi perangkat keras, 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 dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka menunjukkan inovasi yang menarik dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Kombinasi pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Namun demikian, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Dengan mempertimbangkan batasan ini, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
