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 perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dikembangkan guna menangani pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem harus mengolah input dan menghasilkan respons secara efisien. Framework ini dikembangkan untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Dengan pendekatan ini, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.
Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam ekosistem perangkat lunak AI. Framework yang dipublikasikan tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Sistem inferensi tersebut dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Daya tarik penting dari DeepInfer adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Dalam versi awal, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Pada banyak lingkungan komputasi, variasi perangkat lunak pendukung chip menjadi salah satu tantangan penerapan. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, dukungan belum mencakup seluruh jenis akselerator.
Karakteristik masing-masing jenis chip membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Akselerator grafis Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut 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?
Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Komponen pengolahan attention FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. Sementara pustaka DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Namun demikian, 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. Berbagai bentuk paralelisme ini membantu mengalokasikan bagian model pada sekumpulan perangkat komputasi. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. DeepInfer juga mendukung expert parallel load balancing agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Selain itu, penjadwalan asinkron digunakan untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Integrasi teknologi ini membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah speculative decoding. Sistem decoding tersebut membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Metode percepatan ini dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada konfigurasi yang sesuai. Meski menawarkan potensi percepatan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Karena itu, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan beban kerja nyata.
Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Dengan menggunakan fitur ini, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Dukungan format khusus berguna dalam integrasi aplikasi yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi kategori dokumen. Melalui keluaran terstruktur, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Kendati keluaran mengikuti struktur, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
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. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Sementara itu, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Pada tahap kompilasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut membantu menentukan jalur kompilasi yang digunakan.
Setelah instalasi berhasil, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Berkas model terkait tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta load balancing antar-replika. Oleh sebab itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.
Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel
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. Selama ini, pemilihan perangkat keras sering dipengaruhi ekosistem perangkat lunak. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Meski peluangnya menarik, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup latensi layanan, kapasitas pemrosesan, konsumsi energi, serta biaya operasional pusat data.
Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mengevaluasi mekanisme penjadwalan, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Berkat model distribusi yang digunakan, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Walaupun kode tersedia secara terbuka, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Model besar membutuhkan kapasitas memori tinggi. Oleh sebab itu, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menjadi perkembangan penting dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Melalui kompatibilitas GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Perpaduan optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Namun demikian, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Menurut 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.
