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 dirancang untuk mendukung pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Berbeda dari proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem bertugas menangani permintaan dan memberikan jawaban dalam waktu yang sesuai. DeepInfer dirancang untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka memberikan kontribusi baru dalam komunitas pengembangan model bahasa. Kode tersebut dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. Sistem inferensi tersebut dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Karena itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Salah satu keunggulan utama adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Dukungan tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Pada banyak lingkungan komputasi, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Variasi teknologi akselerator membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. GPU Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Di sisi lain, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Kondisi lintas platform ini membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Karena itu, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Operator infrastruktur dianjurkan menguji kestabilan implementasi sebelum menggunakan framework secara luas.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
DeepInfer menggunakan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Pustaka FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Sementara pustaka DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Berkat integrasi pustaka khusus, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. 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. Berbagai bentuk paralelisme ini memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada beberapa akselerator. Pada arsitektur AI berbasis MoE, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Tidak kalah penting, penjadwalan asinkron digunakan untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Kombinasi kemampuan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah speculative decoding. Sistem decoding tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Pendekatan tersebut dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada jenis pekerjaan yang mendukung. Meski menawarkan potensi percepatan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Oleh sebab itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan karakteristik penggunaan model.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Dukungan format khusus memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi status klasifikasi. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Kendati keluaran mengikuti struktur, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer harus memastikan kompatibilitas perangkat keras. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Selanjutnya, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.
Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Pada rilis saat ini, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Berkas model terkait dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup manajemen cache konteks model, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Peluncuran DeepInfer berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Dalam banyak sistem komputasi AI, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Meski peluangnya menarik, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Faktor seperti kecepatan respons, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta biaya operasional pusat data.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Pengembang dapat mempelajari implementasi kernel, membandingkan berbagai konfigurasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Dengan lisensi Apache 2.0, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Namun, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Model besar sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Karena itu, 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 menjadi perkembangan penting dalam industri pemrosesan AI modern. 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. Namun demikian, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Dengan mempertimbangkan batasan ini, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Sampaikan pandangan Anda mengenai peluang penggunaan berbagai chip untuk kecerdasan buatan.
