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?
DeepSeek mengembangkan DeepInfer sebagai sistem pemrosesan model kecerdasan buatan yang dirancang untuk mendukung pemrosesan model pada infrastruktur pusat data. Berbeda dari proses pelatihan model yang membutuhkan pembaruan parameter, inferensi berkaitan dengan penggunaan model untuk menghasilkan keluaran. Pada tahap tersebut, sistem bertugas menangani permintaan dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. DeepInfer dirancang untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Keputusan DeepSeek membuka kode DeepInfer menunjukkan strategi pengembangan yang menarik dalam komunitas pengembangan model bahasa. Framework yang dipublikasikan tersedia melalui GitHub menggunakan lisensi Apache 2.0. Ketentuan sumber terbuka tersebut mendukung pemanfaatan perangkat lunak sesuai ketentuan Apache 2.0. DeepInfer sendiri dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Namun demikian, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Oleh sebab itu, pengembang harus membedakan kemampuan kode publik dan infrastruktur internal.
Kompatibilitas DeepInfer dengan Berbagai Arsitektur Chip AI
Salah satu keunggulan utama adalah dukungan terhadap dua keluarga akselerator berbeda. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Dukungan tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Dalam pengembangan sistem AI modern, perbedaan arsitektur antarprodusen dapat mempersulit pemindahan sistem. Berkat pengembangan lintas akselerator, DeepSeek mendukung pengembangan pada beberapa ekosistem komputasi. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, tidak berarti semua GPU dan NPU langsung kompatibel.
Perbedaan arsitektur perangkat keras menimbulkan kebutuhan penyesuaian perangkat lunak. Perangkat komputasi Nvidia menggunakan ekosistem CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Di sisi lain, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Perbedaan tersebut memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip tidak menghilangkan kebutuhan optimasi khusus. Pengembang tetap perlu menilai dukungan pustaka yang diperlukan sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI
Framework ini mengintegrasikan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Berbagai pustaka tersebut membantu mengoptimalkan pekerjaan matematika model. FlashMLA mendukung perhitungan attention secara efisien, sedangkan DeepGEMM menangani komputasi matriks berkecepatan tinggi. Sementara pustaka DeepEP mendukung komunikasi pada sistem expert parallelism. Berkat integrasi pustaka khusus, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. 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. Berbagai bentuk paralelisme ini mendukung pembagian tugas pada sekumpulan perangkat komputasi. Pada arsitektur AI berbasis MoE, tidak semua bagian model harus aktif bersamaan. Sebagai bagian dari optimasinya, sistem mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk mendukung penggunaan sumber daya yang lebih optimal. Pendekatan pemrosesan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.
Inovasi Pemrosesan Model DeepSeek-V4.1-Flash pada DeepInfer
Fitur penting lainnya DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Sistem decoding tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, digunakan teknologi DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengatur proses pemeriksaan token berdasarkan tingkat keyakinan. Metode percepatan ini dapat mengurangi hambatan pembangkitan pada konfigurasi yang sesuai. Meski menawarkan potensi percepatan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Karena itu, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan karakteristik penggunaan model.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Dukungan format khusus berguna dalam integrasi aplikasi yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen berpeluang menggunakan keluaran dengan struktur baku berisi status klasifikasi. Dengan format yang sesuai, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Meski demikian, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum diterapkan pada proses produksi.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer perlu menyiapkan lingkungan komputasi yang sesuai. Berdasarkan dokumentasi proyek, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan menggunakan perangkat lunak CUDA 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Ketika lingkungan sudah disiapkan, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Pada tahap kompilasi, konfigurasi target perangkat keras harus dipilih melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna memiliki kesempatan menguji kemampuan model secara lokal pada server. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini tersedia melalui repositori model yang sesuai, dengan kebutuhan perangkat keras yang harus diperhitungkan. Walaupun framework ini digunakan pada infrastruktur DeepSeek, rilis sumber terbuka tidak mencakup keseluruhan komponen operasional produksi. Beberapa bagian penting mencakup penyimpanan cache untuk pemrosesan berkelanjutan, mekanisme disaggregated deployment secara lengkap, serta load balancing antar-replika. Karena itu, pengembang harus menyiapkan komponen pendukung.
Masa Depan Inferensi Kecerdasan Buatan dengan Dukungan Multi-Chip
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini mendorong penelitian komputasi kecerdasan buatan. Dukungan terhadap Nvidia dan Huawei memberikan contoh pendekatan pengembangan multi-hardware. Selama ini, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Apabila kompatibilitas framework terus diperluas, operator dapat mengevaluasi alternatif komputasi dengan lebih fleksibel. Walaupun manfaat potensialnya besar, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup waktu pembangkitan token, jumlah permintaan yang diproses, konsumsi energi, serta pengeluaran infrastruktur.
Selain memperluas pilihan perangkat keras, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Peneliti berpeluang mengevaluasi mekanisme penjadwalan, membandingkan berbagai konfigurasi, serta membagikan hasil eksperimen kepada komunitas. Dengan lisensi Apache 2.0, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Meski repositori dapat diakses publik, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Sistem AI dengan parameter sangat banyak membutuhkan kapasitas memori tinggi. Oleh sebab itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
Perkembangan TEKNOLOGI AI melalui Framework Terbuka DeepInfer
Hadirnya DeepInfer sebagai perangkat lunak terbuka menjadi perkembangan penting dalam pengembangan infrastruktur model bahasa besar. Dengan dukungan GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer membuka pilihan arsitektur komputasi yang lebih beragam. Kombinasi pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Walaupun fiturnya cukup luas, dukungan model masih terbatas. Oleh sebab itu, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer dapat membantu penelitian sistem inferensi. Bagaimana pendapat Anda, apakah framework multi-chip seperti DeepInfer akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai peluang penggunaan berbagai chip untuk kecerdasan buatan.
