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?
DeepInfer merupakan mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dirancang untuk mendukung pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Dalam proses inferensi, sistem harus mengolah input dan memberikan jawaban dalam waktu yang sesuai. DeepInfer dirancang untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka memberikan kontribusi baru dalam ekosistem perangkat lunak AI. Kode tersebut dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Sistem inferensi tersebut dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional 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 sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Kemampuan yang paling menonjol adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia dan NPU Huawei Ascend 950. Dukungan tersebut menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Dalam pengembangan sistem AI modern, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu dapat mempersulit pemindahan sistem. Dengan framework tersebut, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Perbedaan arsitektur perangkat keras menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. GPU Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk menjalankan operasi pemrosesan paralel. Di sisi lain, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan 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. Operator infrastruktur dianjurkan menguji kestabilan implementasi sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Teknologi pendukung tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. Komponen pengolahan attention FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Meski menawarkan kemampuan optimasi, 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 sekumpulan perangkat komputasi. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Integrasi teknologi ini mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah speculative decoding. Sistem decoding tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Melalui mekanisme framework ini, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Pendekatan tersebut dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada konfigurasi yang sesuai. Meski menawarkan potensi percepatan, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan beban kerja nyata.
Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Dengan menggunakan fitur ini, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Fitur tersebut memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi kategori dokumen. Berkat pengendalian susunan respons, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Walaupun formatnya terkontrol, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Sementara itu, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, 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 dapat menjalankan contoh inferensi offline. Pada rilis saat ini, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Berkas model terkait tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Beberapa bagian penting mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Selama ini, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Meski peluangnya menarik, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup latensi layanan, kapasitas pemrosesan, kebutuhan daya listrik, serta biaya operasional pusat data.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Tim teknis memiliki kesempatan untuk memeriksa strategi paralelisme, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Berkat model distribusi yang digunakan, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Oleh sebab itu, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek memberikan kontribusi baru dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Perpaduan pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Namun demikian, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Dengan mempertimbangkan batasan ini, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Bagaimana pendapat Anda, apakah teknologi AI terbuka yang mendukung beberapa jenis chip akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Sampaikan pandangan Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
