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.

DeepSeek Memperkenalkan DeepInfer untuk Infrastruktur Kecerdasan Buatan

DeepInfer merupakan sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang dirancang untuk mendukung beban kerja AI berskala besar. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Dalam proses inferensi, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. DeepInfer dirancang untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Berkat kemampuan 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 dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Framework yang baru dirilis ini memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, 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

Kemampuan yang paling menonjol adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Selama ini, perbedaan arsitektur antarprodusen menjadi salah satu tantangan penerapan. Melalui DeepInfer, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, 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. Sementara itu, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Pengembang tetap perlu menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum memindahkan pekerjaan penting.

Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI

Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Teknologi pendukung tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Pustaka FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. Sementara pustaka DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Berkat integrasi pustaka khusus, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.

Selain optimasi kernel, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada beberapa akselerator. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, tidak semua bagian model harus aktif bersamaan. Framework ini turut menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Dalam proses pembangkitan token, penjadwalan asinkron digunakan untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Pendekatan pemrosesan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.

Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI

Fitur penting lainnya DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Teknik percepatan ini dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Optimasi decoding tersebut dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Oleh sebab itu, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan beban kerja nyata.

Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Melalui kemampuan tersebut, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Kemampuan keluaran terstruktur mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi ringkasan informasi. Melalui keluaran terstruktur, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Meski demikian, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.

Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka

Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Di sisi lain, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Pada tahap kompilasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.

Setelah instalasi berhasil, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Berkas model terkait dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. 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 penyeimbangan beban pada replika data parallel. Untuk penggunaan produksi, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.

Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip

Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Selama ini, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Jika dukungan DeepInfer berkembang, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Meski peluangnya menarik, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Faktor seperti kecepatan respons, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta total biaya pengoperasian layanan.

Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Peneliti berpeluang memeriksa strategi paralelisme, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Berkat model distribusi yang digunakan, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Meski repositori dapat diakses publik, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Karena itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.

Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI

Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menjadi perkembangan penting dalam industri pemrosesan AI modern. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Integrasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Meski framework ini menjanjikan, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Karena kondisi tersebut, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Bagikan pendapat Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.