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
Framework DeepInfer hadir sebagai sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang dikembangkan guna menangani pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Ketika model melayani pengguna, sistem harus mengolah input dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam komunitas pengembangan model bahasa. Framework yang dipublikasikan tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Framework yang baru dirilis ini berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend
Kemampuan yang paling menonjol adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Selama ini, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Meski demikian, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Karakteristik masing-masing jenis chip membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Akselerator grafis Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Kondisi lintas platform ini membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Pengembang tetap perlu menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menggunakan framework secara luas.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
DeepInfer menggunakan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. Pustaka FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Di sisi komunikasi, DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Meski menawarkan kemampuan optimasi, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.
Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada beberapa akselerator. Khusus model Mixture of Experts, tidak semua bagian model harus aktif bersamaan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mendukung expert parallel load balancing agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Kombinasi kemampuan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Metode tersebut membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Metode percepatan ini dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada jenis pekerjaan yang mendukung. Walaupun secara teknis menjanjikan, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Oleh sebab itu, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan karakteristik penggunaan model.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Dengan menggunakan fitur ini, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Kemampuan keluaran terstruktur memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi status klasifikasi. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Meski demikian, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum diterapkan pada proses produksi.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Menurut persyaratan yang tersedia, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Pada tahap kompilasi, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.
Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Checkpoint model ini dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Beberapa bagian penting mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta load balancing antar-replika. Oleh sebab itu, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Dalam banyak sistem komputasi AI, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Walaupun manfaat potensialnya besar, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Faktor seperti waktu pembangkitan token, jumlah permintaan yang diproses, kebutuhan daya listrik, serta biaya operasional pusat data.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Pengembang dapat mempelajari implementasi kernel, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Dengan lisensi Apache 2.0, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Namun, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Oleh sebab itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum mengadopsinya pada layanan pelanggan.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka memberikan kontribusi baru dalam industri pemrosesan AI modern. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Kombinasi pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Namun demikian, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Dengan mempertimbangkan batasan ini, penerapan harus direncanakan secara realistis. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Menurut Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Bagikan pendapat Anda mengenai masa depan DeepInfer.
