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?

DeepSeek mengembangkan DeepInfer sebagai perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dirancang untuk mendukung pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Berbeda dari proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Ketika model melayani pengguna, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Dengan pendekatan ini, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.

Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Kode tersebut dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai ketentuan Apache 2.0. Framework yang baru dirilis ini berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Karena itu, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.

Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI

Salah satu keunggulan utama adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Selama ini, perbedaan arsitektur antarprodusen menjadi salah satu tantangan penerapan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.

Karakteristik masing-masing jenis chip menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. GPU Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Kondisi lintas platform ini membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Pengembang tetap perlu menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menggunakan framework secara luas.

Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?

Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan 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 mendukung optimasi perhitungan matematika model. DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Meski menawarkan kemampuan optimasi, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.

Selain optimasi kernel, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada sekumpulan perangkat komputasi. Pada arsitektur AI berbasis MoE, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Integrasi teknologi ini membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.

Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer

Fitur penting lainnya DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Sistem decoding tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. 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 konfigurasi yang sesuai. Namun demikian, efektivitasnya tidak selalu sama. Karena itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan jenis permintaan pengguna.

DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Berkat mekanisme keluaran terstruktur, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Fitur tersebut berguna dalam integrasi aplikasi yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi status klasifikasi. Melalui keluaran terstruktur, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Kendati keluaran mengikuti struktur, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum diterapkan pada proses produksi.

Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI

Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Pada konfigurasi berbasis Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Sementara itu, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Selanjutnya, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.

Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Checkpoint model ini tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Meski DeepInfer berasal dari sistem produksi, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta load balancing antar-replika. Oleh sebab itu, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.

Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI

Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Dalam banyak sistem komputasi AI, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Meski peluangnya menarik, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Pertimbangan teknis penting meliputi waktu pembangkitan token, throughput sistem, kebutuhan daya listrik, serta biaya operasional pusat data.

Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Pengembang dapat memeriksa strategi paralelisme, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Dengan lisensi Apache 2.0, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Walaupun kode tersedia secara terbuka, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Karena itu, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.

DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip

Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka menjadi perkembangan penting dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Kombinasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Walaupun fiturnya cukup luas, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Oleh sebab itu, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. 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? Sampaikan pandangan Anda mengenai peluang penggunaan berbagai chip untuk kecerdasan buatan.