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
DeepSeek mengembangkan DeepInfer sebagai perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang bertujuan mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Berbeda dari proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Dalam proses inferensi, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Dengan pendekatan ini, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam komunitas pengembangan model bahasa. Framework yang dipublikasikan dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. DeepInfer sendiri memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Namun demikian, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Salah satu keunggulan utama adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Pada rilis sumber terbuka pertama, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Selama ini, variasi perangkat lunak pendukung chip membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Melalui DeepInfer, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Perbedaan arsitektur perangkat keras memengaruhi cara model AI dijalankan. Akselerator grafis Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk menjalankan operasi pemrosesan paralel. Di sisi lain, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Operator infrastruktur dianjurkan memeriksa kompatibilitas sistem sebelum menggunakan framework secara luas.
Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer
DeepInfer menggunakan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Teknologi pendukung tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Selain optimasi kernel, 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. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, penjadwalan asinkron digunakan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Kombinasi kemampuan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.
Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah speculative decoding. Sistem decoding tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Pendekatan tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada jenis pekerjaan yang mendukung. Meski menawarkan potensi percepatan, efektivitasnya tidak selalu sama. Karena itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan jenis permintaan pengguna.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Dukungan format khusus berguna dalam integrasi aplikasi yang membutuhkan data mudah diproses. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi ringkasan informasi. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka
Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Dalam proses instalasi, jenis akselerator perlu ditentukan 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 secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Meski DeepInfer berasal dari sistem produksi, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Beberapa bagian penting mencakup manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Karena itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Dalam banyak sistem komputasi AI, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Jika dukungan DeepInfer berkembang, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Namun demikian, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup kecepatan respons, jumlah permintaan yang diproses, 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, membandingkan berbagai konfigurasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Berkat model distribusi yang digunakan, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka menjadi perkembangan penting dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Melalui kompatibilitas GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Kombinasi teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Meski framework ini menjanjikan, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Menurut Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai peluang penggunaan berbagai chip untuk kecerdasan buatan.
