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
Framework DeepInfer hadir sebagai mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dikembangkan guna menangani pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Berbeda dari 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 memberikan jawaban dalam waktu yang sesuai. Perangkat lunak tersebut disusun untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Dengan pendekatan ini, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka menjadi perkembangan penting dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Framework yang dipublikasikan dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai ketentuan Apache 2.0. DeepInfer sendiri dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend
Salah satu keunggulan utama adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Dalam pengembangan sistem AI modern, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu dapat mempersulit pemindahan sistem. Dengan framework tersebut, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Karakteristik masing-masing jenis chip membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Akselerator grafis Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Operator infrastruktur dianjurkan memeriksa kompatibilitas sistem sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
DeepInfer menggunakan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Di sisi komunikasi, DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Namun demikian, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Tidak hanya mengandalkan operasi matematika, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada infrastruktur dengan banyak chip. Khusus model Mixture of Experts, 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. Tidak kalah penting, penjadwalan asinkron digunakan untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Integrasi teknologi ini mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI
Fitur penting lainnya DeepInfer adalah speculative decoding. Sistem decoding tersebut membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. 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. Meski menawarkan potensi percepatan, efektivitasnya tidak selalu sama. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan beban kerja nyata.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. 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. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi ringkasan informasi. Berkat pengendalian susunan respons, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, 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. Menurut persyaratan yang tersedia, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Pada konfigurasi berbasis Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Di sisi lain, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Pada tahap kompilasi, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Setelah instalasi berhasil, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Checkpoint model ini tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup sistem pengelolaan KV cache, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta load balancing antar-replika. Karena itu, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Dalam banyak sistem komputasi AI, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Jika dukungan DeepInfer berkembang, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Meski peluangnya menarik, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Faktor seperti kecepatan respons, jumlah permintaan yang diproses, konsumsi energi, serta pengeluaran infrastruktur.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, membandingkan berbagai konfigurasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Namun, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Pembukaan kode sumber DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Perpaduan teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Meski framework ini menjanjikan, dukungan model masih terbatas. Karena kondisi tersebut, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Bagaimana pendapat Anda, apakah teknologi AI terbuka yang mendukung beberapa jenis chip akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Sampaikan pandangan Anda mengenai masa depan DeepInfer.
