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.

Apa Itu DeepInfer dan Mengapa Penting bagi Pengembang AI?

DeepInfer merupakan perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dikembangkan guna menangani pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Berbeda dari proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem perlu memproses instruksi dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.

Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Proyek sumber terbuka ini dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. DeepInfer sendiri dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.

Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI

Salah satu keunggulan utama adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini memperlihatkan pendekatan lintas platform. Selama ini, variasi perangkat lunak pendukung chip dapat mempersulit pemindahan sistem. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.

Karakteristik masing-masing jenis chip membuat optimasi inferensi menjadi pekerjaan kompleks. Akselerator grafis Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk menjalankan operasi pemrosesan paralel. Di sisi lain, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Pengembang tetap perlu menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum menjalankan model pada produksi.

Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?

DeepInfer menggunakan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Pustaka 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.

Selain optimasi kernel, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada beberapa akselerator. 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, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Kombinasi kemampuan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.

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

Fitur penting lainnya DeepInfer adalah speculative decoding. Teknik percepatan ini membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada konfigurasi yang sesuai. Meski menawarkan potensi percepatan, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Karena itu, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan jenis permintaan pengguna.

Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Melalui kemampuan tersebut, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Fitur tersebut berguna dalam integrasi aplikasi yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi status klasifikasi. Dengan format yang sesuai, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Kendati keluaran mengikuti struktur, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum digunakan untuk keputusan penting.

Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI

Untuk memulai eksperimen menggunakan 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. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan memerlukan 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. Langkah konfigurasi tersebut memastikan sistem memilih backend yang sesuai.

Setelah instalasi berhasil, pengguna dapat menjalankan contoh inferensi offline. Pada rilis saat ini, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.

Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel

Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Jika dukungan DeepInfer berkembang, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Meski peluangnya menarik, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup waktu pembangkitan token, kapasitas pemrosesan, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.

Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, membandingkan berbagai konfigurasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Dengan lisensi Apache 2.0, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Namun, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak membutuhkan kapasitas memori tinggi. Karena itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.

Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer

Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka memberikan kontribusi baru dalam industri pemrosesan AI modern. Melalui kompatibilitas GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Integrasi teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Walaupun fiturnya cukup luas, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, penerapan harus direncanakan secara realistis. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer berpotensi memperluas kesempatan inovasi. 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.