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 mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dikembangkan guna menangani pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Framework ini dikembangkan untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Dengan pendekatan ini, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Proyek sumber terbuka ini tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. Framework yang baru dirilis ini memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Namun demikian, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Oleh sebab itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Pada banyak lingkungan komputasi, perbedaan arsitektur antarprodusen dapat mempersulit pemindahan sistem. Melalui DeepInfer, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Karakteristik masing-masing jenis chip memengaruhi cara model AI dijalankan. GPU Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Kondisi lintas platform ini mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Operator infrastruktur dianjurkan menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menjalankan model pada produksi.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
DeepInfer menggunakan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. Pustaka FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. Sementara pustaka DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Namun demikian, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.
Tidak hanya mengandalkan operasi matematika, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut mendukung pembagian tugas pada beberapa akselerator. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, tidak semua bagian model harus aktif bersamaan. DeepInfer juga mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Dalam proses pembangkitan token, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Kombinasi kemampuan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Sistem decoding tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Dalam implementasi DeepInfer, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada jenis pekerjaan yang mendukung. Meski menawarkan potensi percepatan, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Karena itu, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan karakteristik penggunaan model.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Fitur tersebut berguna dalam integrasi aplikasi yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi kategori dokumen. Berkat pengendalian susunan respons, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Walaupun formatnya terkontrol, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. 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. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Selanjutnya, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Setelah instalasi berhasil, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Berkas model terkait dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Meski DeepInfer berasal dari sistem produksi, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta load balancing antar-replika. Oleh sebab itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Dalam banyak sistem komputasi AI, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Walaupun manfaat potensialnya besar, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. 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 membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Dengan lisensi Apache 2.0, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka menunjukkan inovasi yang menarik dalam industri pemrosesan AI modern. Melalui kompatibilitas GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Perpaduan pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Meski framework ini menjanjikan, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Dengan mempertimbangkan batasan ini, penerapan harus direncanakan secara realistis. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Bagaimana pendapat Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Sampaikan pandangan Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
