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 perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dirancang untuk mendukung pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Pada tahap tersebut, sistem perlu memproses instruksi dan memberikan jawaban dalam waktu yang sesuai. 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 komunitas pengembangan model bahasa. Kode tersebut dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai ketentuan Apache 2.0. DeepInfer sendiri dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Namun demikian, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Karena itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend
Kemampuan yang paling menonjol adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Pada banyak lingkungan komputasi, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.
Perbedaan arsitektur perangkat keras menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Akselerator grafis Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk menjalankan operasi pemrosesan paralel. Di sisi lain, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Tim teknis sebaiknya menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menjalankan model pada produksi.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Framework ini mengintegrasikan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Teknologi pendukung tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.
Selain optimasi kernel, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini mendukung pembagian tugas pada sekumpulan perangkat komputasi. Pada arsitektur AI berbasis MoE, tidak semua bagian model harus aktif bersamaan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mendukung expert parallel load balancing agar penggunaan akselerator lebih merata. Dalam proses pembangkitan token, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Kombinasi kemampuan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Metode tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Dalam implementasi DeepInfer, digunakan teknologi 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. Meski menawarkan potensi percepatan, efektivitasnya tidak selalu sama. Karena itu, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan jenis permintaan pengguna.
Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Dengan menggunakan fitur ini, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Dukungan format khusus mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang membutuhkan data mudah diproses. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi kategori dokumen. Berkat pengendalian susunan respons, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Sementara itu, implementasi Ascend membutuhkan CANN 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 membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.
Setelah instalasi berhasil, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Checkpoint model ini tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup manajemen cache konteks model, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta load balancing antar-replika. Oleh sebab itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Dalam banyak sistem komputasi AI, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Namun demikian, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Faktor seperti waktu pembangkitan token, throughput sistem, konsumsi energi, serta biaya operasional pusat data.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Pengembang dapat memeriksa strategi paralelisme, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Dengan lisensi Apache 2.0, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Model besar sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Karena itu, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Pembukaan kode sumber DeepInfer menunjukkan inovasi yang menarik dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Integrasi teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Namun demikian, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Karena kondisi tersebut, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Bagaimana pendapat Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Bagikan pendapat Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
