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
DeepInfer merupakan perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dikembangkan guna menangani beban kerja AI berskala besar. Berbeda dari proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Ketika model melayani pengguna, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. DeepInfer dirancang untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam ekosistem perangkat lunak AI. Framework yang dipublikasikan dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai ketentuan Apache 2.0. Framework yang baru dirilis ini memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Oleh sebab itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Daya tarik penting dari DeepInfer 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. Dalam pengembangan sistem AI modern, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu dapat mempersulit pemindahan sistem. Melalui DeepInfer, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Meski demikian, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.
Karakteristik masing-masing jenis chip menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Akselerator grafis Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Di sisi lain, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Operator infrastruktur dianjurkan menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menjalankan model pada produksi.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
DeepInfer menggunakan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Komponen pengolahan attention FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. Di sisi komunikasi, DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Namun demikian, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.
Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer menyediakan pengaturan distributed inference melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada beberapa akselerator. Pada arsitektur AI berbasis MoE, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Tidak kalah penting, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Integrasi teknologi ini membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah speculative decoding. Sistem decoding tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Metode percepatan ini dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan jenis permintaan pengguna.
Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Kemampuan keluaran terstruktur memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi kategori dokumen. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Kendati keluaran mengikuti struktur, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum diterapkan pada proses produksi.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Dalam proses instalasi, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Setelah instalasi berhasil, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup sistem pengelolaan KV cache, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Karena itu, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Dalam banyak sistem komputasi AI, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Namun demikian, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup latensi layanan, jumlah permintaan yang diproses, konsumsi energi, serta biaya operasional pusat data.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Pengembang dapat mengevaluasi mekanisme penjadwalan, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Berkat model distribusi yang digunakan, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Walaupun kode tersedia secara terbuka, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak membutuhkan kapasitas memori tinggi. Dalam penggunaan nyata, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menjadi perkembangan penting dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Perpaduan optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Meski framework ini menjanjikan, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Oleh sebab itu, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Bagaimana pendapat Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Bagikan pendapat Anda mengenai peluang penggunaan berbagai chip untuk kecerdasan buatan.
