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 dikembangkan guna menangani pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Berbeda dari proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Pada tahap tersebut, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Framework ini dikembangkan untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Proyek sumber terbuka ini dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. DeepInfer sendiri berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Karena itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Salah satu keunggulan utama adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Selama ini, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu dapat mempersulit pemindahan sistem. Dengan framework tersebut, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Karakteristik masing-masing jenis chip membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Perangkat komputasi Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk menjalankan operasi pemrosesan paralel. Di sisi lain, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Pengembang tetap perlu menilai dukungan pustaka yang diperlukan 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 mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. Sementara pustaka DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. 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 mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada infrastruktur dengan banyak chip. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Selain itu, penjadwalan asinkron digunakan untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Pendekatan pemrosesan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah speculative decoding. Teknik percepatan ini bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada konfigurasi yang sesuai. Meski menawarkan potensi percepatan, efektivitasnya tidak selalu sama. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan karakteristik penggunaan model.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Dengan menggunakan fitur ini, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Kemampuan keluaran terstruktur mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang membutuhkan data mudah diproses. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi status klasifikasi. Melalui keluaran terstruktur, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Walaupun formatnya terkontrol, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Pada tahap kompilasi, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.
Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Berkas model terkait dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Beberapa bagian penting mencakup sistem pengelolaan KV cache, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Untuk penggunaan produksi, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Namun demikian, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Faktor seperti kecepatan respons, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Peneliti berpeluang memeriksa strategi paralelisme, membandingkan berbagai konfigurasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Meski repositori dapat diakses publik, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Model besar dapat memerlukan banyak akselerator. Karena itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka menunjukkan inovasi yang menarik dalam industri pemrosesan AI modern. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Integrasi pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Walaupun fiturnya cukup luas, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Menurut Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Bagikan pendapat Anda mengenai masa depan DeepInfer.
