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 perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang bertujuan mengoptimalkan beban kerja AI berskala besar. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Dalam proses inferensi, sistem perlu memproses instruksi dan menghasilkan respons secara efisien. DeepInfer dirancang untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.

Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka memberikan kontribusi baru dalam komunitas pengembangan model bahasa. Framework yang dipublikasikan tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. DeepInfer sendiri dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Namun demikian, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.

Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar

Daya tarik penting dari DeepInfer adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Dukungan tersebut memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Dalam pengembangan sistem AI modern, variasi perangkat lunak pendukung chip menjadi salah satu tantangan penerapan. Dengan framework tersebut, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.

Perbedaan arsitektur perangkat keras menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Akselerator grafis Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk menjalankan operasi pemrosesan paralel. Di sisi lain, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Pengembang tetap perlu menguji kestabilan implementasi sebelum menjalankan model pada produksi.

Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI

DeepInfer menggunakan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. Di sisi komunikasi, DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Berkat integrasi pustaka khusus, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Namun demikian, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.

Tidak hanya mengandalkan operasi matematika, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan 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 mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Integrasi teknologi ini membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.

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

Fitur penting lainnya DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Sistem decoding tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Optimasi decoding tersebut membantu mempercepat keluaran model pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Karena itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan jenis permintaan pengguna.

Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Dengan menggunakan fitur ini, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Fitur tersebut memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang membutuhkan data mudah diproses. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi status klasifikasi. Berkat pengendalian susunan respons, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Walaupun formatnya terkontrol, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum diterapkan pada proses produksi.

Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka

Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini harus memastikan kompatibilitas perangkat keras. Menurut persyaratan yang tersedia, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, 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, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Dalam proses instalasi, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.

Setelah instalasi berhasil, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. 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. Beberapa bagian penting mencakup manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta load balancing antar-replika. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.

Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel

Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Selama ini, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Jika dukungan DeepInfer berkembang, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Namun demikian, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Pertimbangan teknis penting meliputi kecepatan respons, kapasitas pemrosesan, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.

Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Peneliti berpeluang mengevaluasi mekanisme penjadwalan, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Dengan lisensi Apache 2.0, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Model besar dapat memerlukan banyak akselerator. Karena itu, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.

Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI

Pembukaan kode sumber DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam industri pemrosesan AI modern. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Kombinasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Meski framework ini menjanjikan, dukungan model masih terbatas. Karena kondisi tersebut, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. 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 mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Bagikan pendapat Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.