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

DeepSeek mengembangkan DeepInfer sebagai mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dirancang untuk mendukung 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. Ketika model melayani pengguna, sistem bertugas menangani permintaan dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Framework ini dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.

Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer menjadi perkembangan penting dalam komunitas pengembangan model bahasa. Proyek sumber terbuka ini dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut memungkinkan penggunaan dan modifikasi kode sesuai aturan penggunaan dan distribusi proyek. Framework yang baru dirilis ini berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Karena itu, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.

Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar

Daya tarik penting dari DeepInfer adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Dalam versi awal, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Selama ini, perbedaan arsitektur antarprodusen dapat mempersulit pemindahan sistem. Berkat pengembangan lintas akselerator, 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. GPU Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Kondisi lintas platform ini membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Tim teknis sebaiknya menguji kestabilan implementasi sebelum memindahkan pekerjaan penting.

Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI

DeepInfer menggunakan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Teknologi pendukung 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. Namun demikian, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.

Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer mendukung pemrosesan paralel melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada infrastruktur dengan banyak chip. Untuk sistem yang menggunakan berbagai expert, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. DeepInfer juga menyertakan pengaturan keseimbangan beban expert agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Dalam proses pembangkitan token, penjadwalan asinkron digunakan untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Kombinasi kemampuan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.

Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI

Fitur penting lainnya DeepInfer adalah speculative decoding. Metode tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Melalui mekanisme framework ini, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada konfigurasi yang sesuai. Namun demikian, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Karena itu, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan jenis permintaan pengguna.

Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Berkat mekanisme keluaran terstruktur, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Kemampuan keluaran terstruktur memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi kategori dokumen. Melalui keluaran terstruktur, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, pemeriksaan hasil masih diperlukan sebelum diterapkan pada proses produksi.

Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka

Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Menurut persyaratan yang tersedia, DeepInfer dirancang dijalankan pada lingkungan Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Selanjutnya, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.

Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Pada rilis saat ini, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Fasilitas yang belum disertakan secara lengkap mencakup manajemen cache konteks model, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Untuk penggunaan produksi, integrasi tambahan tetap diperlukan.

Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI

Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Dalam banyak sistem komputasi AI, integrasi akselerator menjadi faktor penting dalam keputusan infrastruktur. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Walaupun manfaat potensialnya besar, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Pertimbangan teknis penting meliputi latensi layanan, jumlah permintaan yang diproses, efisiensi penggunaan energi, serta biaya operasional pusat data.

Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Pengembang dapat memeriksa strategi paralelisme, membandingkan berbagai konfigurasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Walaupun kode tersedia secara terbuka, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Sistem AI dengan parameter sangat banyak sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kompleksitas penerapan sebelum mengadopsinya pada layanan pelanggan.

DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip

Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek memberikan kontribusi baru dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Integrasi teknologi percepatan komputasi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Namun demikian, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, penerapan harus direncanakan secara realistis. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. 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 masa depan DeepInfer.