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

Framework DeepInfer hadir sebagai sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang bertujuan mengoptimalkan pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Pada tahap tersebut, sistem harus mengolah input dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.

Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam ekosistem perangkat lunak AI. Kode tersebut dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. DeepInfer sendiri memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Oleh sebab itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.

Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar

Salah satu keunggulan utama adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Dalam versi awal, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Dukungan tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Dalam pengembangan sistem AI modern, perbedaan arsitektur antarprodusen membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.

Variasi teknologi akselerator membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. GPU Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Di sisi lain, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Kondisi lintas platform ini memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Operator infrastruktur dianjurkan menguji kestabilan implementasi sebelum memindahkan pekerjaan penting.

Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?

Framework ini mengintegrasikan sejumlah komponen optimasi komputasi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Komponen pengolahan attention FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Meski menawarkan kemampuan optimasi, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.

Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut mendukung pembagian tugas pada sekumpulan perangkat komputasi. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. DeepInfer juga mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Selain itu, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Pendekatan pemrosesan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.

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

Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Metode tersebut membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada jenis pekerjaan yang mendukung. Namun demikian, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Oleh sebab itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan karakteristik penggunaan model.

DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Dengan menggunakan fitur ini, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Fitur tersebut memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi status klasifikasi. Berkat pengendalian susunan respons, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Kendati keluaran mengikuti struktur, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum diterapkan pada proses produksi.

Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI

Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer harus memastikan kompatibilitas perangkat keras. Menurut persyaratan yang tersedia, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, 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. Sesudah dependensi dasar tersedia, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Selanjutnya, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini memastikan sistem memilih backend yang sesuai.

Setelah instalasi berhasil, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Berkas model terkait tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta load balancing antar-replika. Oleh sebab itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.

Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip

Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Meski peluangnya menarik, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup latensi layanan, jumlah permintaan yang diproses, kebutuhan daya listrik, serta total biaya pengoperasian layanan.

Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Peneliti berpeluang memeriksa strategi paralelisme, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Meski repositori dapat diakses publik, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum mengadopsinya pada layanan pelanggan.

Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI

Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka menunjukkan inovasi yang menarik dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Perpaduan pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Namun demikian, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Bagikan pendapat Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.