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.
DeepSeek Memperkenalkan DeepInfer untuk Infrastruktur Kecerdasan Buatan
Framework DeepInfer hadir sebagai sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang dirancang untuk mendukung 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. Ketika model melayani pengguna, sistem perlu memproses instruksi dan memberikan jawaban dalam waktu yang sesuai. Framework ini dikembangkan untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Framework yang dipublikasikan tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai ketentuan Apache 2.0. Sistem inferensi tersebut berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Oleh sebab itu, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Dalam pengembangan sistem AI modern, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Variasi teknologi akselerator menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. GPU Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Tim teknis sebaiknya menguji kestabilan implementasi sebelum menggunakan framework secara luas.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Framework ini mengintegrasikan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Komponen pengolahan attention FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Berkat integrasi pustaka khusus, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Namun demikian, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Sebagai pelengkap pemrosesan model, 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, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mendukung expert parallel load balancing agar penggunaan akselerator lebih merata. Tidak kalah penting, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Kombinasi kemampuan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Fitur penting lainnya DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Metode tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Dalam implementasi DeepInfer, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Pendekatan tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, efektivitasnya tidak selalu sama. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan beban kerja nyata.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Dengan menggunakan fitur ini, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Dukungan format khusus mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi status klasifikasi. Dengan format yang sesuai, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Meski demikian, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum diterapkan pada proses produksi.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. 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 harus mendukung CUDA versi 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Dalam proses instalasi, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.
Setelah instalasi berhasil, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. 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, integrasi tambahan tetap diperlukan.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Selama ini, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Jika dukungan DeepInfer berkembang, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Namun demikian, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Faktor seperti latensi layanan, kapasitas pemrosesan, kebutuhan daya listrik, serta pengeluaran infrastruktur.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Peneliti berpeluang mengevaluasi mekanisme penjadwalan, membandingkan berbagai konfigurasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Berkat model distribusi yang digunakan, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Walaupun kode tersedia secara terbuka, 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 mengadopsinya pada layanan pelanggan.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek memberikan kontribusi baru dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Melalui kompatibilitas GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Kombinasi pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Namun demikian, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Dengan mempertimbangkan batasan ini, penerapan harus direncanakan secara realistis. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
