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 menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Ketika model melayani pengguna, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. Perangkat lunak tersebut disusun untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Dengan pendekatan ini, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.

Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam komunitas pengembangan model bahasa. Proyek sumber terbuka ini tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Skema distribusi perangkat lunak ini mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai ketentuan Apache 2.0. DeepInfer sendiri berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Namun demikian, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Oleh sebab itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.

DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend

Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Pada rilis sumber terbuka pertama, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Selama ini, variasi perangkat lunak pendukung chip membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Dengan framework tersebut, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.

Variasi teknologi akselerator memengaruhi cara model AI dijalankan. Perangkat komputasi Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk menjalankan operasi pemrosesan paralel. Di sisi lain, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang mendukung operasi pada perangkat keras Huawei. Kondisi lintas platform ini mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Pengembang tetap perlu memeriksa kompatibilitas sistem sebelum menjalankan model pada produksi.

Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer

Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Pustaka FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Berkat integrasi pustaka khusus, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.

Selain optimasi kernel, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Pendekatan tersebut mendukung pembagian tugas pada beberapa akselerator. Pada arsitektur AI berbasis MoE, tidak semua bagian model harus aktif bersamaan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Tidak kalah penting, 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

Fitur penting lainnya DeepInfer adalah speculative decoding. Teknik percepatan ini membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan membuat token draf sebelum diverifikasi. Dalam implementasi DeepInfer, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. Pendekatan tersebut dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada jenis pekerjaan yang mendukung. Walaupun secara teknis menjanjikan, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Oleh sebab itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan beban kerja nyata.

Untuk mendukung keluaran yang lebih terkontrol, tersedia fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Kemampuan keluaran terstruktur mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi kategori dokumen. Melalui keluaran terstruktur, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Meski demikian, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum digunakan untuk keputusan penting.

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. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Dalam proses instalasi, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut memastikan sistem memilih backend yang sesuai.

Setelah instalasi berhasil, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Pada rilis saat ini, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Meski DeepInfer berasal dari sistem produksi, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Karena itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.

Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip

Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. 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. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Walaupun manfaat potensialnya besar, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup latensi layanan, throughput sistem, kebutuhan daya listrik, serta total biaya pengoperasian layanan.

Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Peneliti berpeluang memeriksa strategi paralelisme, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Dengan lisensi Apache 2.0, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Namun, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar membutuhkan kapasitas memori tinggi. Dalam penggunaan nyata, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.

Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer

Pembukaan kode sumber DeepInfer menunjukkan inovasi yang menarik dalam industri pemrosesan AI modern. 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 memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Namun demikian, dukungan model masih terbatas. Karena kondisi tersebut, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Bagikan pendapat Anda mengenai masa depan DeepInfer.