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 dikembangkan guna menangani pelayanan permintaan kecerdasan buatan dalam jumlah tinggi. Jika dibandingkan dengan proses pelatihan model yang menggunakan data untuk menyesuaikan bobot jaringan, inferensi merupakan tahap menjalankan model yang sudah dilatih. Pada tahap tersebut, sistem bertugas menangani permintaan dan menghasilkan respons secara efisien. Framework ini dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Berkat kemampuan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.

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 memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai ketentuan Apache 2.0. Framework yang baru dirilis ini memanfaatkan pengalaman pengelolaan layanan AI DeepSeek untuk mendukung layanan kecerdasan buatan berskala produksi. Walaupun telah digunakan dalam lingkungan DeepSeek, rilis publiknya belum mencakup seluruh komponen layanan online. Karena itu, pengembang sebaiknya memeriksa batas dukungan framework.

Teknologi Multi-Hardware DeepSeek untuk Inferensi Model Besar

Salah satu keunggulan utama adalah kemampuan menjalankan model pada perangkat keras dari dua produsen. Berdasarkan dukungan perangkat keras yang diumumkan, DeepInfer dapat digunakan pada akselerator Nvidia berarsitektur SM100 dan NPU Huawei Ascend 950. Dukungan tersebut menunjukkan pengembangan yang tidak hanya berfokus pada satu vendor. Pada banyak lingkungan komputasi, perbedaan arsitektur antarprodusen membutuhkan penyesuaian teknis tambahan. Melalui DeepInfer, DeepSeek memperluas pilihan infrastruktur bagi operator AI. Walaupun konsepnya mendukung berbagai chip, penggunaan tetap terbatas pada perangkat yang didukung secara resmi.

Karakteristik masing-masing jenis chip memengaruhi cara model AI dijalankan. Perangkat komputasi Nvidia memanfaatkan perangkat lunak CUDA untuk mendukung eksekusi kernel komputasi. Sementara itu, Huawei Ascend mengandalkan lingkungan komputasi CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Kondisi lintas platform ini memerlukan penyesuaian kernel dan dependensi. Dengan pertimbangan tersebut, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Tim teknis sebaiknya menguji kestabilan implementasi sebelum memindahkan pekerjaan penting.

Teknologi DeepInfer untuk Meningkatkan Kecepatan Inferensi AI

DeepInfer menggunakan berbagai teknologi percepatan model seperti FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, dan TileKernels. Komponen tersebut memiliki fungsi dalam pengolahan operasi AI. Pustaka FlashMLA berkaitan dengan optimasi mekanisme attention, sedangkan DeepGEMM berfokus pada operasi perkalian matriks. Di sisi komunikasi, DeepEP membantu pengelolaan pertukaran data. Berkat integrasi pustaka khusus, framework berupaya mengurangi hambatan pemrosesan. Walaupun pustaka tersebut dirancang berkinerja tinggi, 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. Pendekatan tersebut memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada infrastruktur dengan banyak chip. Pada arsitektur AI berbasis MoE, pemrosesan melibatkan bagian model yang relevan. DeepInfer juga mendukung expert parallel load balancing agar pekerjaan tidak terkonsentrasi pada perangkat tertentu. Dalam proses pembangkitan token, DeepInfer mendukung pengaturan pekerjaan tanpa menunggu secara berlebihan untuk membantu menyelaraskan proses pengelolaan batch. Pendekatan pemrosesan tersebut mendukung pengelolaan permintaan yang kompleks.

Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer

Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah pendekatan percepatan respons menggunakan token prediksi. Metode tersebut membantu meningkatkan kecepatan pembangkitan token dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Pada sistem yang dikembangkan DeepSeek, diintegrasikan pendekatan DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Metode percepatan ini membantu mempercepat keluaran model pada sistem dengan karakteristik model tertentu. Walaupun secara teknis menjanjikan, hasil penggunaan bergantung pada kondisi pemrosesan. Karena itu, pengujian performa tetap diperlukan berdasarkan beban kerja nyata.

Selain percepatan token, framework ini menghadirkan fitur structured outputs yang memungkinkan pembatasan format respons. Melalui kemampuan tersebut, model bisa menghasilkan keluaran sesuai grammar tertentu berdasarkan aturan yang disediakan pengembang. Fitur tersebut mendukung penggunaan AI pada sistem otomatis yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Dalam penerapan praktis, aplikasi pengelolaan dokumen dapat meminta model menghasilkan JSON berisi status klasifikasi. Berkat pengendalian susunan respons, aplikasi lain lebih mudah membaca hasil. Meski demikian, akurasi informasi tidak otomatis terjamin sebelum digunakan untuk keputusan penting.

Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Menggunakan DeepInfer

Pengembang yang ingin mencoba DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer membutuhkan sistem operasi Linux, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Untuk akselerator Nvidia, lingkungan harus mendukung CUDA versi 13. Sementara itu, implementasi Ascend mensyaratkan dukungan CANN 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, pengguna dapat menyiapkan berkas framework resmi. Dalam proses instalasi, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Langkah konfigurasi tersebut menghindari penggunaan dependensi perangkat yang keliru.

Sesudah lingkungan pengembangan siap, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Berdasarkan dukungan model yang diumumkan, DeepInfer secara resmi mendukung DeepSeek-V4.1-Flash. Model tersebut dapat diperoleh melalui Hugging Face, dengan penggunaan memori yang perlu dievaluasi. 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, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta penyeimbangan beban pada replika data parallel. Untuk penggunaan produksi, operator perlu membangun pengelolaan layanan tersendiri.

Peluang DeepInfer Mendorong Komputasi AI yang Lebih Fleksibel

Hadirnya DeepInfer sebagai proyek sumber terbuka memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kemampuan menjalankan model melalui GPU maupun NPU tertentu memperlihatkan kebutuhan pilihan arsitektur yang lebih beragam. Selama ini, ketergantungan pada pustaka tertentu dapat membatasi pilihan. Ketika teknologi ini memperoleh optimasi tambahan, pengembang berpotensi mempunyai lebih banyak pilihan. Namun demikian, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Faktor seperti waktu pembangkitan token, kapasitas pemrosesan, efisiensi penggunaan energi, serta pengeluaran infrastruktur.

Di samping aspek kompatibilitas chip, publikasi kode DeepInfer memberikan kesempatan mempelajari optimasi inferensi. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, menguji pengaruh pengaturan komputasi, serta berkontribusi pada penyempurnaan proyek. Melalui ketentuan sumber terbuka tersebut, kontribusi perangkat lunak berpotensi berkembang. Meski repositori dapat diakses publik, biaya komputasi masih perlu dipertimbangkan. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar membutuhkan kapasitas memori tinggi. Oleh sebab itu, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.

Kesimpulan DeepInfer dan Masa Depan Pemrosesan AI

Peluncuran framework DeepInfer dari DeepSeek menunjukkan inovasi yang menarik dalam industri pemrosesan AI modern. Melalui kompatibilitas GPU Nvidia SM100 dan NPU Huawei Ascend 950, DeepInfer memperlihatkan pendekatan lintas perangkat keras. Kombinasi optimasi kernel, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur memberikan fondasi untuk inferensi efisien. Walaupun fiturnya cukup luas, dukungan model masih terbatas. Karena kondisi tersebut, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Dalam perkembangan TEKNOLOGI modern, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Bagaimana pendapat Anda, apakah perangkat lunak inferensi lintas akselerator akan mengurangi ketergantungan terhadap satu produsen? Ceritakan pengalaman atau pemikiran Anda mengenai masa depan DeepInfer.