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 mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dikembangkan guna menangani pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Pada tahap tersebut, sistem harus mengolah input dan memberikan jawaban dalam waktu yang sesuai. DeepInfer dirancang untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. 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. Lisensi tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai ketentuan Apache 2.0. DeepInfer sendiri berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Oleh sebab itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Kompatibilitas awal ini menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Selama ini, perbedaan arsitektur antarprodusen dapat mempersulit pemindahan sistem. Melalui DeepInfer, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Meski demikian, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Karakteristik masing-masing jenis chip menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Perangkat komputasi Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Sementara itu, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Kondisi lintas platform ini membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Tim teknis sebaiknya menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menjalankan model pada produksi.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
Framework ini mengintegrasikan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi 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 menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.
Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer menyediakan pengaturan distributed inference melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada sekumpulan perangkat komputasi. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. DeepInfer juga menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Kombinasi kemampuan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI
Fitur penting lainnya DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Teknik percepatan ini dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Metode percepatan ini dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Oleh sebab itu, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan jenis permintaan pengguna.
Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Berkat mekanisme keluaran terstruktur, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Dukungan format khusus memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi kategori dokumen. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Menurut persyaratan yang tersedia, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Pada konfigurasi berbasis Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Di sisi lain, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Selanjutnya, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.
Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Model tersebut 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. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta load balancing antar-replika. Karena itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini 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. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Walaupun manfaat potensialnya besar, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup kecepatan respons, kapasitas pemrosesan, kebutuhan daya listrik, serta pengeluaran infrastruktur.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Pengembang dapat memeriksa strategi paralelisme, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Berkat model distribusi yang digunakan, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Meski repositori dapat diakses publik, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Model besar sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Dalam penggunaan nyata, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menunjukkan inovasi yang menarik dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Perpaduan teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Namun demikian, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Karena kondisi tersebut, penerapan harus direncanakan secara realistis. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Dari sudut pandang Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Bagikan pendapat Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
