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 mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dikembangkan guna menangani pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Berbeda dari proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem harus mengolah input dan menghasilkan respons secara efisien. Framework ini dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam komunitas pengembangan model bahasa. Proyek sumber terbuka ini dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. Framework yang baru dirilis ini berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Oleh sebab itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Dalam versi awal, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Dukungan tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Selama ini, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu menjadi salah satu tantangan penerapan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Meski demikian, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.
Perbedaan arsitektur perangkat keras memengaruhi cara model AI dijalankan. GPU Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Kondisi lintas platform ini memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Pengembang tetap perlu memeriksa kompatibilitas sistem sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer
DeepInfer menggunakan berbagai teknologi percepatan model 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. Sementara pustaka DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Berkat integrasi pustaka khusus, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Meski menawarkan kemampuan optimasi, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.
Selain optimasi kernel, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada sekumpulan perangkat komputasi. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mendukung expert parallel load balancing agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Tidak kalah penting, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Pendekatan pemrosesan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI
Fitur penting lainnya DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Metode tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Metode percepatan ini membantu mempercepat keluaran model pada jenis pekerjaan yang mendukung. Walaupun secara teknis menjanjikan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Karena itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan jenis permintaan pengguna.
Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Berkat mekanisme keluaran terstruktur, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Fitur tersebut memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang membutuhkan data mudah diproses. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi kategori dokumen. Melalui keluaran terstruktur, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Kendati keluaran mengikuti struktur, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka
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 harus mendukung CUDA versi 13. Sementara itu, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Selanjutnya, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.
Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Pada rilis saat ini, 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. Meski DeepInfer berasal dari sistem produksi, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup sistem pengelolaan KV cache, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Oleh sebab itu, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Jika dukungan DeepInfer berkembang, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Namun demikian, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup kecepatan respons, kapasitas pemrosesan, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.
Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, membandingkan berbagai konfigurasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
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 memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Perpaduan pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Walaupun fiturnya cukup luas, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Karena kondisi tersebut, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Dari sudut pandang Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
