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.

Apa Itu DeepInfer dan Mengapa Penting bagi Pengembang AI?

Framework DeepInfer hadir sebagai perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dikembangkan guna menangani pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem harus mengolah input dan menghasilkan respons secara efisien. Framework ini dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Melalui rancangan 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 dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut 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. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Karena itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.

Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar

Daya tarik penting dari DeepInfer adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Pada rilis sumber terbuka pertama, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia dan NPU Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini memperlihatkan pendekatan lintas platform. Dalam pengembangan sistem AI modern, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu dapat mempersulit pemindahan sistem. Dengan framework tersebut, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.

Karakteristik masing-masing jenis chip menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. GPU Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Tim teknis sebaiknya menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum memindahkan pekerjaan penting.

Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer

Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. Pustaka FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Di sisi komunikasi, DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Berkat integrasi pustaka khusus, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Namun demikian, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.

Tidak hanya mengandalkan operasi matematika, DeepInfer menyediakan pengaturan distributed inference melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada beberapa akselerator. Pada arsitektur AI berbasis MoE, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. Framework ini turut mendukung expert parallel load balancing agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Pendekatan pemrosesan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.

Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer

Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Teknik percepatan ini dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Melalui mekanisme framework ini, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Metode percepatan ini berpotensi meningkatkan throughput pada konfigurasi yang sesuai. Meski menawarkan potensi percepatan, efektivitasnya tidak selalu sama. Karena itu, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan jenis permintaan pengguna.

Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Dengan menggunakan fitur ini, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Fitur tersebut memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang membutuhkan data mudah diproses. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi kategori dokumen. Melalui keluaran terstruktur, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Walaupun formatnya terkontrol, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.

Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer

Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Pada konfigurasi berbasis Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Sementara itu, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Selanjutnya, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.

Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Pada rilis saat ini, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Checkpoint model ini dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup sistem pengelolaan KV cache, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Karena itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.

Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel

Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Jika dukungan DeepInfer berkembang, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Walaupun manfaat potensialnya besar, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup waktu pembangkitan token, jumlah permintaan yang diproses, kebutuhan daya listrik, serta pengeluaran infrastruktur.

Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Pengembang dapat memeriksa strategi paralelisme, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Berkat model distribusi yang digunakan, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Namun, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Model besar sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Dalam penggunaan nyata, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.

Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer

Pembukaan kode sumber DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Perpaduan optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Walaupun fiturnya cukup luas, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Dengan mempertimbangkan batasan ini, penerapan harus direncanakan secara realistis. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Bagaimana pendapat Anda, apakah teknologi AI terbuka yang mendukung beberapa jenis chip akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Sampaikan pandangan Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.