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?

Framework DeepInfer hadir sebagai perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dirancang untuk mendukung beban kerja AI berskala besar. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Dalam proses inferensi, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.

Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam komunitas pengembangan model bahasa. Kode tersebut tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. Sistem inferensi tersebut memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Namun demikian, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Karena itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.

DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend

Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Dalam versi awal, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Selama ini, perbedaan arsitektur antarprodusen membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Melalui DeepInfer, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.

Variasi teknologi akselerator membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Akselerator grafis Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Kondisi lintas platform ini mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Karena itu, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Pengembang tetap perlu menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menjalankan model pada produksi.

Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?

Framework ini mengintegrasikan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Pustaka FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. Sementara pustaka DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Meski menawarkan kemampuan optimasi, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.

Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada beberapa akselerator. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mendukung expert parallel load balancing agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Selain itu, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Integrasi teknologi ini membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.

Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI

Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Teknik percepatan ini bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Melalui mekanisme framework ini, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Metode percepatan ini membantu mempercepat keluaran model pada jenis pekerjaan yang mendukung. Namun demikian, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Oleh sebab itu, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan jenis permintaan pengguna.

Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Dengan menggunakan fitur ini, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Dukungan format khusus mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi status klasifikasi. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Meski demikian, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum digunakan untuk keputusan penting.

Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI

Pengembang yang ingin mencoba 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. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Di sisi lain, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 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 memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Pada rilis saat ini, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Berkas model terkait dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Meski DeepInfer berasal dari sistem produksi, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Karena itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.

Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip

Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Dalam banyak sistem komputasi AI, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Meski peluangnya menarik, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Faktor seperti waktu pembangkitan token, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta biaya operasional pusat data.

Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Pengembang dapat mempelajari implementasi kernel, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Namun, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Karena itu, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum mengadopsinya pada layanan pelanggan.

DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip

Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek memberikan kontribusi baru dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Perpaduan teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Walaupun fiturnya cukup luas, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Dari sudut pandang Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai masa depan DeepInfer.