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
Framework DeepInfer hadir sebagai mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dikembangkan guna menangani pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang berfokus pada pembentukan kemampuan model, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Dalam proses inferensi, sistem harus mengolah input 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 menjadi perkembangan penting dalam ekosistem perangkat lunak AI. Proyek sumber terbuka ini dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. DeepInfer sendiri dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Untuk memahami cakupan sebenarnya, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Kemampuan yang paling menonjol adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Dukungan tersebut menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Pada banyak lingkungan komputasi, variasi perangkat lunak pendukung chip menjadi salah satu tantangan penerapan. Dengan framework tersebut, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Meski demikian, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Perbedaan arsitektur perangkat keras memengaruhi cara model AI dijalankan. Akselerator grafis Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mengelola berbagai pekerjaan matematika AI. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Perbedaan tersebut mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Karena itu, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Tim teknis sebaiknya menguji kestabilan implementasi sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Bagaimana DeepInfer Mengelola Beban Kerja Model Bahasa Besar?
Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut mendukung efisiensi komputasi pada akselerator. Komponen pengolahan attention FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM mendukung optimasi perhitungan matematika model. Di sisi komunikasi, DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Meski menawarkan kemampuan optimasi, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.
Selain optimasi kernel, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini mendukung pembagian tugas pada sekumpulan perangkat komputasi. Pada arsitektur AI berbasis MoE, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. DeepInfer juga menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Tidak kalah penting, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Pendekatan pemrosesan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Fitur penting lainnya DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Metode tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Dalam implementasi DeepInfer, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Pendekatan tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Meski menawarkan potensi percepatan, efektivitasnya tidak selalu sama. Karena itu, pengembang perlu membandingkan hasil benchmark berdasarkan beban kerja nyata.
Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Kemampuan keluaran terstruktur memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi kategori dokumen. Berkat pengendalian susunan respons, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Meski demikian, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer
Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini harus memastikan kompatibilitas perangkat keras. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Sementara itu, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Pada tahap kompilasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.
Ketika framework selesai dikompilasi, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Berkas model terkait dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta load balancing antar-replika. Karena itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini berpotensi memengaruhi perkembangan infrastruktur AI. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Selama ini, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Walaupun manfaat potensialnya besar, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Pertimbangan teknis penting meliputi waktu pembangkitan token, kapasitas pemrosesan, kebutuhan daya listrik, serta total biaya pengoperasian layanan.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Dengan lisensi Apache 2.0, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Namun, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar dapat memerlukan banyak akselerator. Karena itu, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum mengadopsinya pada layanan pelanggan.
Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menjadi perkembangan penting dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. 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 berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Meski framework ini menjanjikan, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Oleh sebab itu, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Bagaimana pendapat Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Sampaikan pandangan Anda mengenai pengembangan inferensi AI sumber terbuka.
