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
DeepInfer merupakan perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dirancang untuk mendukung pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Dalam proses inferensi, sistem perlu memproses instruksi dan memberikan jawaban dalam waktu yang sesuai. Framework ini dikembangkan untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Dengan pendekatan ini, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam ekosistem perangkat lunak AI. Framework yang dipublikasikan tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Sistem inferensi tersebut berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Karena itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Kemampuan yang paling menonjol adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Dalam versi awal, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Pada banyak lingkungan komputasi, perbedaan arsitektur antarprodusen membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.
Karakteristik masing-masing jenis chip menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Perangkat komputasi Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Perbedaan tersebut mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Pengembang tetap perlu menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menjalankan model pada produksi.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Pustaka FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Di sisi komunikasi, DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.
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 memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada infrastruktur dengan banyak chip. Pada arsitektur AI berbasis MoE, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Selain itu, penjadwalan asinkron digunakan 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. Teknik percepatan ini bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Dalam implementasi DeepInfer, 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, efektivitasnya tidak selalu sama. Oleh sebab itu, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan beban kerja nyata.
Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Fitur tersebut memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang membutuhkan data mudah diproses. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi ringkasan informasi. Dengan format yang sesuai, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Walaupun formatnya terkontrol, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Sementara itu, 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. Tahapan pengaturan ini membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.
Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Pada rilis saat ini, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. 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, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka memberikan peluang baru bagi industri akselerator. 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. Jika dukungan DeepInfer berkembang, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Walaupun manfaat potensialnya besar, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Faktor seperti kecepatan respons, throughput sistem, konsumsi energi, serta pengeluaran infrastruktur.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, membandingkan berbagai konfigurasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar membutuhkan kapasitas memori tinggi. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum mengadopsinya pada layanan pelanggan.
Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek memberikan kontribusi baru dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Kombinasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Namun demikian, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Oleh sebab itu, penerapan harus direncanakan secara realistis. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, 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? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
