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
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 berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Ketika model melayani pengguna, sistem harus mengolah input dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. DeepInfer dirancang untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Dengan pendekatan ini, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam komunitas pengembangan model bahasa. Kode tersebut dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. DeepInfer sendiri berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Namun demikian, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.
DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend
Kemampuan yang paling menonjol adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Dukungan tersebut memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Selama ini, variasi perangkat lunak pendukung chip menjadi salah satu tantangan penerapan. Dengan framework tersebut, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.
Variasi teknologi akselerator membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Akselerator grafis Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Perbedaan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. 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. Teknologi pendukung tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Komponen pengolahan attention FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Di sisi komunikasi, DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Namun demikian, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.
Selain optimasi kernel, DeepInfer menyediakan pengaturan distributed inference melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut mendukung pembagian tugas pada infrastruktur dengan banyak chip. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. DeepInfer juga mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Dalam proses pembangkitan token, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Pendekatan pemrosesan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Sistem decoding tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Dalam implementasi DeepInfer, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Metode percepatan ini membantu mempercepat keluaran model pada jenis pekerjaan yang mendukung. Walaupun secara teknis menjanjikan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan beban kerja nyata.
Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Fitur tersebut berguna dalam integrasi aplikasi yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi ringkasan informasi. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini harus memastikan kompatibilitas perangkat keras. Menurut persyaratan yang tersedia, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Selanjutnya, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.
Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Meski DeepInfer berasal dari sistem produksi, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta load balancing antar-replika. Karena itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Selama ini, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Jika dukungan DeepInfer berkembang, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Meski peluangnya menarik, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup kecepatan respons, throughput sistem, kebutuhan daya listrik, serta biaya operasional pusat data.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Pengembang dapat memeriksa strategi paralelisme, membandingkan berbagai konfigurasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Berkat model distribusi yang digunakan, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Walaupun kode tersedia secara terbuka, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar dapat memerlukan banyak akselerator. Karena itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Pembukaan kode sumber DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Perpaduan pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Walaupun fiturnya cukup luas, dukungan model masih terbatas. Karena kondisi tersebut, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Menurut Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Sampaikan pandangan Anda mengenai masa depan DeepInfer.
