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
DeepInfer merupakan perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dikembangkan guna menangani pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Berbeda dari proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Pada tahap tersebut, sistem perlu memproses instruksi dan menghasilkan respons secara efisien. DeepInfer dirancang untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka memberikan kontribusi baru dalam ekosistem perangkat lunak AI. Proyek sumber terbuka ini dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. DeepInfer sendiri dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. 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. Pada rilis sumber terbuka pertama, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Selama ini, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Melalui DeepInfer, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Variasi teknologi akselerator menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Akselerator grafis Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Tim teknis sebaiknya menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menjalankan model pada produksi.
Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer
Framework ini mengintegrasikan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Di sisi komunikasi, DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Dengan menggabungkan komponen tersebut, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, 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 memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada sekumpulan perangkat komputasi. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. DeepInfer juga menyertakan pengaturan keseimbangan beban 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
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah speculative decoding. Metode tersebut membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Melalui mekanisme framework ini, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Optimasi decoding tersebut membantu mempercepat keluaran model pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Namun demikian, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Oleh sebab itu, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan beban kerja nyata.
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 skema yang ditentukan aplikasi. Kemampuan keluaran terstruktur memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang membutuhkan data mudah diproses. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi kategori dokumen. Berkat pengendalian susunan respons, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Walaupun formatnya terkontrol, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum diterapkan pada proses produksi.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. 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 harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Pada tahap kompilasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.
Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Pada rilis saat ini, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka belum menyediakan seluruh sistem penyajian layanan online. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Namun demikian, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Faktor seperti kecepatan respons, jumlah permintaan yang diproses, konsumsi energi, serta biaya operasional pusat data.
Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, membandingkan berbagai konfigurasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Namun, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Oleh sebab itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Pembukaan kode sumber DeepInfer menunjukkan inovasi yang menarik dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Berkat integrasi GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Perpaduan optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Walaupun fiturnya cukup luas, dukungan model masih terbatas. Karena kondisi tersebut, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Dari sudut pandang Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
