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.

DeepSeek Memperkenalkan DeepInfer untuk Infrastruktur Kecerdasan Buatan

DeepSeek mengembangkan DeepInfer sebagai sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang bertujuan mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Ketika model melayani pengguna, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Perangkat lunak tersebut disusun untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Dengan pendekatan ini, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.

Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam komunitas pengembangan model bahasa. 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 mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.

Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI

Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia 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 berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.

Variasi teknologi akselerator menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Perangkat komputasi Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Karena itu, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Pengembang tetap perlu menguji kestabilan implementasi sebelum menggunakan framework secara luas.

Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?

Framework ini mengintegrasikan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Komponen pengolahan attention FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Berkat integrasi pustaka khusus, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Namun demikian, hasilnya dipengaruhi perangkat keras serta jenis pekerjaan.

Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada infrastruktur dengan banyak chip. Pada arsitektur AI berbasis MoE, tidak semua bagian model harus aktif bersamaan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mendukung expert parallel load balancing agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Tidak kalah penting, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Kombinasi kemampuan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.

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

Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah speculative decoding. Teknik percepatan ini dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Optimasi decoding tersebut membantu mempercepat keluaran model pada jenis pekerjaan yang mendukung. Meski menawarkan potensi percepatan, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Karena itu, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan jenis permintaan pengguna.

Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Dengan menggunakan fitur ini, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Kemampuan keluaran terstruktur mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi kategori dokumen. Berkat pengendalian susunan respons, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.

Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka

Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Berdasarkan dokumentasi proyek, 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. Sementara itu, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. 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 dapat menjalankan contoh inferensi offline. Pada rilis saat ini, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Beberapa bagian penting mencakup manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta load balancing antar-replika. Karena itu, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.

Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip

Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Dalam banyak sistem komputasi AI, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Walaupun manfaat potensialnya besar, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Pertimbangan teknis penting meliputi waktu pembangkitan token, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.

Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mengevaluasi mekanisme penjadwalan, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Dengan lisensi Apache 2.0, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Meski repositori dapat diakses publik, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Karena itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.

Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI

Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menunjukkan inovasi yang menarik dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Perpaduan optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Meski framework ini menjanjikan, dukungan model masih terbatas. Dengan mempertimbangkan batasan ini, penerapan harus direncanakan secara realistis. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Dari sudut pandang Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Sampaikan pandangan Anda mengenai masa depan DeepInfer.