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?

DeepSeek mengembangkan DeepInfer sebagai sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang dikembangkan guna menangani beban kerja AI berskala besar. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. DeepInfer dirancang untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.

Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam ekosistem perangkat lunak AI. Framework yang dipublikasikan dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut 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. Namun demikian, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.

Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar

Salah satu keunggulan utama adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Pada banyak lingkungan komputasi, perbedaan arsitektur antarprodusen membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.

Karakteristik masing-masing jenis chip membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. GPU Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Sementara itu, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Kondisi lintas platform ini membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Operator infrastruktur dianjurkan 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. Berbagai pustaka tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. Sementara pustaka DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Namun demikian, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.

Selain optimasi kernel, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini membantu mengalokasikan bagian model pada beberapa akselerator. Pada arsitektur AI berbasis MoE, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Selain itu, penjadwalan asinkron digunakan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Pendekatan pemrosesan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.

Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI

Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Sistem decoding tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Melalui mekanisme framework ini, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Metode percepatan ini membantu mempercepat keluaran model pada konfigurasi yang sesuai. Namun demikian, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Karena itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark 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. Dukungan format khusus memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi ringkasan informasi. Berkat pengendalian susunan respons, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Meski demikian, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum digunakan untuk keputusan penting.

Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer

Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Sementara itu, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Selanjutnya, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini memastikan sistem memilih backend yang sesuai.

Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Pada rilis saat ini, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Meski DeepInfer berasal dari sistem produksi, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Beberapa bagian penting mencakup sistem pengelolaan KV cache, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Karena itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.

Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI

Peluncuran DeepInfer memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Namun demikian, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Faktor seperti waktu pembangkitan token, throughput sistem, kebutuhan daya listrik, serta total biaya pengoperasian layanan.

Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Tim teknis memiliki kesempatan untuk memeriksa strategi paralelisme, membandingkan berbagai konfigurasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Dengan lisensi Apache 2.0, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Namun, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.

Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer

Pembukaan kode sumber DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. 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 berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Namun demikian, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Dengan mempertimbangkan batasan ini, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Menurut Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Bagikan pendapat Anda mengenai masa depan DeepInfer.