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 beban kerja AI berskala besar. Tidak sama dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Ketika model melayani pengguna, sistem perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Framework ini dikembangkan untuk mendukung pemrosesan melalui banyak akselerator. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek memberikan alternatif bagi pengembang infrastruktur AI.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka memberikan kontribusi baru dalam industri infrastruktur kecerdasan buatan. Proyek sumber terbuka ini dibagikan kepada komunitas pengembang menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Sistem inferensi tersebut berasal dari teknologi yang digunakan DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya tidak otomatis menyediakan semua kebutuhan operasional pusat data. Oleh sebab itu, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.
Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar
Salah satu keunggulan utama adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Dalam versi awal, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan chip pemrosesan kecerdasan buatan Ascend 950. Kompatibilitas awal ini memperlihatkan pendekatan lintas platform. Dalam pengembangan sistem AI modern, variasi perangkat lunak pendukung chip menjadi salah satu tantangan penerapan. Melalui DeepInfer, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.
Perbedaan arsitektur perangkat keras menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. GPU Nvidia mengandalkan teknologi komputasi CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Berbeda dengan platform Nvidia, Huawei Ascend memanfaatkan ekosistem CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Perbedaan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Karena itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Tim teknis sebaiknya menguji kestabilan implementasi sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer
Sistem inferensi DeepSeek tersebut memanfaatkan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Teknologi pendukung tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Pustaka FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Melalui perpaduan optimasi kernel, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.
Selain optimasi kernel, DeepInfer menyediakan pengaturan distributed inference melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada infrastruktur dengan banyak chip. Khusus model Mixture of Experts, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. Framework ini turut mendukung expert parallel load balancing agar sumber daya komputasi dapat dimanfaatkan secara efisien. Dalam proses pembangkitan token, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Pendekatan pemrosesan tersebut membantu meningkatkan efisiensi penggunaan chip.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Fitur penting lainnya DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Metode tersebut bertujuan mengurangi waktu menghasilkan keluaran dengan menghasilkan kandidat token untuk diperiksa. Dalam implementasi DeepInfer, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Pendekatan tersebut berpotensi meningkatkan throughput pada konfigurasi yang sesuai. Walaupun secara teknis menjanjikan, efektivitasnya tidak selalu sama. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, 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 aturan yang disediakan pengembang. Dukungan format khusus mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang membutuhkan data mudah diproses. Sebagai contoh, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi ringkasan informasi. Berkat pengendalian susunan respons, proses integrasi berpotensi menjadi lebih sederhana. Walaupun formatnya terkontrol, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum digunakan untuk keputusan penting.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer harus memastikan kompatibilitas perangkat keras. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Di sisi lain, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Sesudah dependensi dasar tersedia, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Dalam proses instalasi, jenis akselerator perlu ditentukan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Tahapan pengaturan ini memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Dalam versi yang dipublikasikan, DeepInfer menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash sebagai model utama yang didukung. Berkas model terkait tersedia melalui repositori model yang sesuai, 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 sistem pengelolaan KV cache, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.
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 memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Pada berbagai lingkungan pengembangan model, 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, hasil efisiensi harus diuji secara nyata. Faktor seperti waktu pembangkitan token, throughput sistem, kebutuhan daya listrik, serta pengeluaran infrastruktur.
Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Pengembang dapat memeriksa strategi paralelisme, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Meski repositori dapat diakses publik, kebutuhan sumber daya tetap menjadi tantangan. Sistem AI dengan parameter sangat banyak sering mengandalkan jaringan serta penyimpanan cepat. Dalam penggunaan nyata, perusahaan sebaiknya menyesuaikan teknologi dengan kapasitas operasional sebelum menggunakan DeepInfer secara luas.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menunjukkan inovasi yang menarik dalam industri pemrosesan AI modern. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer mendukung eksperimen pada dua ekosistem akselerator. Perpaduan optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Meski framework ini menjanjikan, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Dengan mempertimbangkan batasan ini, penerapan harus direncanakan secara realistis. Di tengah persaingan industri chip AI, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Menurut Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Bagikan pendapat Anda mengenai peluang penggunaan berbagai chip untuk kecerdasan buatan.
