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 dirancang untuk mendukung pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berfungsi memproses permintaan menggunakan kemampuan model yang tersedia. Dalam proses inferensi, sistem harus mengolah input dan menghasilkan respons secara efisien. DeepInfer dirancang untuk mengelola proses tersebut secara terdistribusi. Dengan pendekatan ini, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Langkah publikasi sumber terbuka DeepInfer memberikan kontribusi baru dalam ekosistem perangkat lunak AI. Framework yang dipublikasikan dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Sistem inferensi tersebut berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk mengoptimalkan pemrosesan model pada infrastruktur nyata. Meski berasal dari sistem produksi, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Oleh sebab itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Salah satu keunggulan utama adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Pada rilis sumber terbuka pertama, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Kompatibilitas awal ini memberikan gambaran strategi penggunaan berbagai chip. Pada banyak lingkungan komputasi, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu menjadi salah satu tantangan penerapan. Dengan framework tersebut, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Perbedaan arsitektur perangkat keras menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. GPU Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. 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. Berbagai pustaka tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. DeepEP digunakan untuk kebutuhan komunikasi antarproses. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Meski menawarkan kemampuan optimasi, manfaat sebenarnya bergantung pada model dan konfigurasi.
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, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. Framework ini turut mendukung expert parallel load balancing agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Integrasi teknologi ini mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Salah satu kemampuan tambahan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Metode tersebut membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Melalui mekanisme framework ini, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Optimasi decoding tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada jenis pekerjaan yang mendukung. Meski menawarkan potensi percepatan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Oleh sebab itu, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan jenis permintaan pengguna.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang mendukung generasi keluaran mengikuti struktur tertentu. Dengan menggunakan fitur ini, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan ketentuan format yang digunakan. Dukungan format khusus berguna dalam integrasi aplikasi yang mengandalkan struktur informasi tertentu. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi kategori dokumen. Berkat pengendalian susunan respons, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum diterapkan pada proses produksi.
Cara Memulai DeepInfer dan Batasan Rilis Sumber Terbuka
Bagi pengguna yang tertarik menjalankan framework ini perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. 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 menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Sementara itu, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengembang bisa mengunduh proyek melalui GitHub. Selanjutnya, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Setelah instalasi berhasil, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Kendati teknologinya dikembangkan untuk layanan skala besar, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Komponen tambahan yang masih dibutuhkan mencakup manajemen cache konteks model, arsitektur pemrosesan terpisah untuk berbagai tahap inferensi, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Karena itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu 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, perusahaan mungkin dapat membandingkan beberapa jenis chip. Walaupun manfaat potensialnya besar, kinerja pada setiap arsitektur harus dibandingkan secara objektif. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup latensi layanan, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta biaya operasional pusat data.
Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer mendukung penelitian terhadap sistem pemrosesan terdistribusi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Berkat model distribusi yang digunakan, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Meski repositori dapat diakses publik, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Model besar membutuhkan kapasitas memori tinggi. Oleh sebab itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
Pembukaan kode sumber DeepInfer menunjukkan inovasi yang menarik dalam ekosistem inferensi kecerdasan buatan. Melalui kompatibilitas GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Integrasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Namun demikian, dukungan model masih terbatas. Karena kondisi tersebut, pengujian kompatibilitas dan performa menjadi langkah penting. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Dari sudut pandang Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai masa depan DeepInfer.
