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 pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Dalam proses inferensi, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. Framework ini dikembangkan untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam komunitas pengembangan model bahasa. Proyek sumber terbuka ini tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai ketentuan Apache 2.0. Sistem inferensi tersebut memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Selama ini, perbedaan arsitektur antarprodusen membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Variasi teknologi akselerator membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Akselerator grafis Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Di sisi lain, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Tim teknis sebaiknya menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
DeepInfer menggunakan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Pustaka FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Sementara pustaka DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Meski menawarkan kemampuan optimasi, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada beberapa akselerator. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. DeepInfer juga mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Dalam proses pembangkitan token, penjadwalan asinkron digunakan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Integrasi teknologi ini membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Sistem decoding tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Metode percepatan ini membantu mempercepat keluaran model pada jenis pekerjaan yang mendukung. Namun demikian, 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 memungkinkan pembatasan format respons. Dengan menggunakan fitur ini, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Fitur tersebut berguna dalam integrasi aplikasi yang membutuhkan data mudah diproses. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi status klasifikasi. Dengan format yang sesuai, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Kendati keluaran mengikuti struktur, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum diterapkan pada proses produksi.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Di sisi lain, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Dalam proses instalasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. 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 masih berfokus pada offline inference. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup sistem pengelolaan KV cache, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Oleh sebab itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Dalam banyak sistem komputasi AI, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Namun demikian, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Pertimbangan teknis penting meliputi waktu pembangkitan token, jumlah permintaan yang diproses, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.
Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mengevaluasi mekanisme penjadwalan, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Namun, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar membutuhkan kapasitas memori tinggi. Dalam penggunaan nyata, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum mengadopsinya pada layanan pelanggan.
Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI
Pembukaan kode sumber DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Perpaduan optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Walaupun fiturnya cukup luas, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Bagaimana pendapat Anda, apakah teknologi AI terbuka yang mendukung beberapa jenis chip akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
