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
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 berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Dalam proses inferensi, sistem bertugas menangani permintaan dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Framework ini dikembangkan untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka memberikan kontribusi baru dalam ekosistem perangkat lunak AI. Kode tersebut dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai ketentuan Apache 2.0. DeepInfer sendiri berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Oleh sebab itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Dalam versi awal, 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, variasi perangkat lunak pendukung chip menjadi salah satu tantangan penerapan. Melalui DeepInfer, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Perbedaan arsitektur perangkat keras menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. GPU Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Di sisi lain, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Perbedaan tersebut memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Pengembang tetap perlu menguji kestabilan implementasi sebelum menjalankan model pada produksi.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. Di sisi komunikasi, DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Berkat integrasi pustaka khusus, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Namun demikian, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Selain optimasi kernel, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada sekumpulan perangkat komputasi. Pada arsitektur AI berbasis MoE, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut mendukung expert parallel load balancing agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, penjadwalan asinkron digunakan untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Pendekatan pemrosesan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Teknik percepatan ini bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Dalam implementasi DeepInfer, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Pendekatan tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada jenis pekerjaan yang mendukung. Namun demikian, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Oleh sebab itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan beban kerja nyata.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Berkat mekanisme keluaran terstruktur, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Kemampuan keluaran terstruktur memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang membutuhkan data mudah diproses. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi kategori dokumen. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Kendati keluaran mengikuti struktur, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Menurut persyaratan yang tersedia, 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 menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Pada tahap kompilasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.
Setelah instalasi berhasil, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Berkas model terkait dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Oleh sebab itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Peluncuran DeepInfer berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Selama ini, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Namun demikian, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Pertimbangan teknis penting meliputi latensi layanan, throughput sistem, konsumsi energi, serta biaya operasional pusat data.
Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Peneliti berpeluang mempelajari implementasi kernel, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Meski repositori dapat diakses publik, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Sistem AI dengan parameter sangat banyak sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Oleh sebab itu, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Pembukaan kode sumber DeepInfer memberikan kontribusi baru 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 berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Meski framework ini menjanjikan, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Dari sudut pandang Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Bagikan pendapat Anda mengenai masa depan DeepInfer.
