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?
DeepInfer merupakan sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang bertujuan mengoptimalkan beban kerja AI berskala besar. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Dalam proses inferensi, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. DeepInfer dirancang untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam ekosistem perangkat lunak AI. Framework yang dipublikasikan tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak 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. Karena itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Pada rilis sumber terbuka pertama, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Pada banyak lingkungan komputasi, variasi perangkat lunak pendukung chip membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Meski demikian, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Variasi teknologi akselerator menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Perangkat komputasi Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Kondisi lintas platform ini mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Tim teknis sebaiknya menguji kestabilan implementasi sebelum menjalankan model pada produksi.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Framework ini mengintegrasikan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. Komponen pengolahan attention FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. Di sisi komunikasi, DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Meski menawarkan kemampuan optimasi, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Selain optimasi kernel, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini membantu mengalokasikan bagian model pada sekumpulan perangkat komputasi. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Tidak kalah penting, 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 speculative decoding. Metode tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Dalam implementasi DeepInfer, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, efektivitasnya tidak selalu sama. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan beban kerja nyata.
Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Berkat mekanisme keluaran terstruktur, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Dukungan format khusus berguna dalam integrasi aplikasi yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi status klasifikasi. Berkat pengendalian susunan respons, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Kendati keluaran mengikuti struktur, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer harus memastikan kompatibilitas perangkat keras. Menurut persyaratan yang tersedia, 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. Di sisi lain, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Pada tahap kompilasi, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.
Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Pada rilis saat ini, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup manajemen cache konteks model, 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
Peluncuran DeepInfer memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Selama ini, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Meski peluangnya menarik, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup kecepatan respons, throughput sistem, kebutuhan daya listrik, serta biaya operasional pusat data.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Peneliti berpeluang mengevaluasi mekanisme penjadwalan, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Namun, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar membutuhkan kapasitas memori tinggi. Dalam penggunaan nyata, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum mengadopsinya pada layanan pelanggan.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Pembukaan kode sumber DeepInfer menunjukkan inovasi yang menarik dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Perpaduan optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Meski framework ini menjanjikan, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Bagaimana pendapat Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Sampaikan pandangan Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
