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?

Framework DeepInfer hadir sebagai mesin inferensi untuk menjalankan model bahasa besar yang dirancang untuk mendukung pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem harus mengolah input dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. DeepInfer dirancang untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek berupaya memperluas akses terhadap teknologi inferensi.

Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Framework yang dipublikasikan dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Framework yang baru dirilis ini berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Karena itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.

Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI

Kemampuan yang paling menonjol adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Pada rilis sumber terbuka pertama, DeepInfer menyediakan jalur pemrosesan untuk keluarga GPU SM100 Nvidia dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Pilihan perangkat keras tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Pada banyak lingkungan komputasi, perbedaan arsitektur antarprodusen menjadi salah satu tantangan penerapan. Dengan framework tersebut, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.

Perbedaan arsitektur perangkat keras memengaruhi cara model AI dijalankan. GPU Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk menjalankan operasi pemrosesan paralel. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang disesuaikan dengan arsitektur NPU Huawei. Kondisi lintas platform ini mengharuskan framework menyediakan implementasi yang sesuai. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak berarti kode mesin selalu sama. Pengembang tetap perlu memeriksa kompatibilitas sistem sebelum menggunakan framework secara luas.

Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer

Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan kumpulan pustaka pemrosesan berperforma tinggi seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. Pustaka FlashMLA digunakan dalam pemrosesan perhatian model, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Sementara pustaka DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework mendukung pengolahan permintaan secara lebih efisien. Meski menawarkan kemampuan optimasi, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.

Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer menyediakan pengaturan distributed inference melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Strategi pembagian komputasi tersebut membantu mengalokasikan bagian model pada sekumpulan perangkat komputasi. Pada arsitektur AI berbasis MoE, tidak semua bagian model harus aktif bersamaan. Framework ini turut mendukung expert parallel load balancing agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Integrasi teknologi ini mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.

Kemampuan DeepInfer Mempercepat Pembangkitan Token AI

Fitur penting lainnya DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Teknik percepatan ini dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk membantu menentukan waktu verifikasi kandidat. 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.

DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model dapat diarahkan menghasilkan JSON berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Kemampuan keluaran terstruktur memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang membutuhkan data mudah diproses. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi ringkasan informasi. Dengan format yang sesuai, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Kendati keluaran mengikuti struktur, 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. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend membutuhkan CANN 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Dalam proses instalasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.

Setelah instalasi berhasil, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan persyaratan kapasitas komputasi sesuai ukuran model. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka masih berfokus pada offline inference. Beberapa bagian penting mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Oleh sebab itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.

Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel

Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Selama ini, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Namun demikian, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup latensi layanan, jumlah permintaan yang diproses, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.

Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk memeriksa strategi paralelisme, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Berkat model distribusi yang digunakan, pemanfaatan kode dapat dilakukan sesuai lisensi. Namun, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.

Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI

Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menunjukkan inovasi yang menarik dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Integrasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur mendukung pengembangan layanan kecerdasan buatan. Walaupun fiturnya cukup luas, penggunaan tetap memerlukan perangkat keras yang sesuai. Dengan mempertimbangkan batasan ini, penerapan harus direncanakan secara realistis. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Dari sudut pandang Anda, apakah teknologi AI terbuka yang mendukung beberapa jenis chip akan mendorong persaingan yang lebih sehat dalam industri komputasi? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai masa depan DeepInfer.