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 dirancang untuk mendukung beban kerja AI berskala besar. Berbeda dari proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Ketika model melayani pengguna, sistem harus mengolah input dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam komunitas pengembangan model bahasa. Proyek sumber terbuka ini tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Framework yang baru dirilis ini memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Pada rilis sumber terbuka pertama, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Selama ini, perbedaan arsitektur antarprodusen dapat mempersulit pemindahan sistem. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.
Variasi teknologi akselerator membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Perangkat komputasi Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Tim teknis sebaiknya menguji kestabilan implementasi sebelum menggunakan framework secara luas.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Komponen pengolahan attention FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. Sementara pustaka DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Meski menawarkan kemampuan optimasi, 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. Berbagai bentuk paralelisme ini membantu mengalokasikan bagian model pada infrastruktur dengan banyak chip. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mendukung expert parallel load balancing agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Dalam proses pembangkitan token, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Integrasi teknologi ini mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah speculative decoding. Teknik percepatan ini bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran 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 dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada konfigurasi yang sesuai. Namun demikian, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan jenis permintaan pengguna.
DeepInfer juga menyediakan 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 berguna dalam integrasi aplikasi yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi kategori dokumen. Melalui keluaran terstruktur, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Kendati keluaran mengikuti struktur, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Dalam proses instalasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Setelah instalasi berhasil, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Pada rilis saat ini, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Beberapa bagian penting mencakup manajemen cache konteks model, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Karena itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Meski peluangnya menarik, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Pertimbangan teknis penting meliputi latensi layanan, throughput sistem, konsumsi energi, serta total biaya pengoperasian layanan.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk memeriksa strategi paralelisme, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Dengan lisensi Apache 2.0, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Walaupun kode tersedia secara terbuka, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar dapat memerlukan banyak akselerator. Karena itu, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Pembukaan kode sumber DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Integrasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Meski framework ini menjanjikan, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Dengan mempertimbangkan batasan ini, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. 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.
