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
Framework DeepInfer hadir sebagai sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang bertujuan mengoptimalkan pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Dalam proses inferensi, sistem perlu memproses instruksi dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Framework yang dipublikasikan dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Sistem inferensi tersebut berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Oleh sebab itu, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.
DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Selama ini, perbedaan arsitektur antarprodusen membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Dengan framework tersebut, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Perbedaan arsitektur perangkat keras membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Perangkat komputasi Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Di sisi lain, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Kondisi lintas platform ini memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Pengembang tetap perlu menguji kestabilan implementasi sebelum menggunakan framework secara luas.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
DeepInfer menggunakan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Berkat integrasi pustaka khusus, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.
Tidak hanya mengandalkan operasi matematika, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini mendukung pembagian tugas pada sekumpulan perangkat komputasi. Pada arsitektur AI berbasis MoE, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. DeepInfer juga mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Kombinasi kemampuan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.
Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah speculative decoding. Teknik percepatan ini membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Dalam implementasi DeepInfer, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Pendekatan tersebut membantu mempercepat keluaran model pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Namun demikian, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan karakteristik penggunaan model.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Melalui kemampuan tersebut, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Kemampuan keluaran terstruktur mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi status klasifikasi. Melalui keluaran terstruktur, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Meski demikian, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum diterapkan pada proses produksi.
Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Menurut persyaratan yang tersedia, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Dalam proses instalasi, lingkungan komputasi perlu disesuaikan 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 secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Berkas model terkait dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Oleh sebab itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Dalam banyak sistem komputasi AI, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Walaupun manfaat potensialnya besar, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Faktor seperti kecepatan respons, kapasitas pemrosesan, efisiensi penggunaan energi, serta biaya operasional pusat data.
Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk memeriksa strategi paralelisme, membandingkan berbagai konfigurasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Pembukaan kode sumber DeepInfer menunjukkan inovasi yang menarik dalam industri pemrosesan AI modern. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Kombinasi teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Walaupun fiturnya cukup luas, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Oleh sebab itu, penerapan harus direncanakan secara realistis. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. Menurut Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai masa depan DeepInfer.
