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 perangkat lunak inferensi berkinerja tinggi yang dirancang untuk mendukung beban kerja AI berskala besar. 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 perlu memproses instruksi dan menyusun keluaran dengan latensi rendah. Framework ini dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi eksekusi model. Melalui rancangan tersebut, DeepSeek membuka kesempatan mempelajari pengelolaan model skala besar.
Dirilisnya framework DeepInfer secara terbuka menjadi perkembangan penting dalam komunitas pengembangan model bahasa. Proyek sumber terbuka ini dapat diakses pada repositori resmi DeepSeek menggunakan lisensi Apache 2.0. Lisensi tersebut memberikan ruang pengembangan lanjutan sesuai persyaratan lisensi yang berlaku. Framework yang baru dirilis ini dikembangkan berdasarkan kebutuhan operasional DeepSeek untuk menangani permintaan model dalam jumlah besar. Namun demikian, rilis publiknya masih memiliki batasan dibandingkan sistem internal lengkap. Oleh sebab itu, pengembang perlu mempelajari fitur yang telah tersedia.
DeepInfer Mendukung GPU Nvidia dan NPU Huawei Ascend
Kemampuan yang paling menonjol adalah kompatibilitas dengan platform komputasi Nvidia dan Huawei. Dalam versi awal, DeepInfer mendukung GPU Nvidia SM100 dan akselerator AI Huawei Ascend 950. Dukungan tersebut memperlihatkan pendekatan lintas platform. Pada banyak lingkungan komputasi, ketergantungan terhadap perangkat keras tertentu dapat mempersulit pemindahan sistem. Dengan framework tersebut, DeepSeek berupaya menyediakan fondasi inferensi yang lebih fleksibel. Kendati memiliki pendekatan multi-hardware, 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 menjalankan operasi pemrosesan paralel. Di sisi lain, Huawei Ascend menggunakan perangkat pengembangan CANN yang dirancang untuk akselerator Ascend. Variasi lingkungan pengembangan tersebut membutuhkan optimasi khusus pada setiap arsitektur. Oleh sebab itu, kemampuan lintas chip bukan berarti performa identik pada seluruh perangkat. Pengembang tetap perlu memeriksa kompatibilitas sistem sebelum memindahkan pekerjaan penting.
Optimasi Kernel dan Pemrosesan Paralel pada DeepInfer
DeepInfer menggunakan sejumlah komponen optimasi komputasi 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 dapat meningkatkan pemanfaatan akselerator. Namun demikian, peningkatan performa perlu dibuktikan melalui benchmark.
Sebagai pelengkap pemrosesan model, DeepInfer mengintegrasikan mekanisme pembagian pekerjaan melalui attention data parallelism, context parallelism, serta mixture-of-experts expert parallelism. Berbagai bentuk paralelisme ini memungkinkan pekerjaan didistribusikan pada beberapa akselerator. Khusus model Mixture of Experts, hanya sejumlah expert dipilih untuk token tertentu. DeepInfer juga mengintegrasikan mekanisme distribusi pekerjaan antar-expert agar penggunaan akselerator lebih merata. Selain itu, sistem mengandalkan asynchronous scheduling untuk mengurangi jeda antara penjadwalan CPU dan eksekusi perangkat. Kombinasi kemampuan tersebut menjadi fondasi inferensi berskala besar.
Fitur Speculative Decoding dan Output Terstruktur DeepInfer
Teknologi optimasi yang turut disediakan DeepInfer adalah mekanisme pembangkitan token spekulatif. Metode tersebut dirancang mempercepat proses generasi jawaban dengan memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Dalam implementasi DeepInfer, tersedia metode DSpark bersama confidence-scheduled verification untuk mengoptimalkan pemeriksaan token spekulatif. Pendekatan tersebut membantu mempercepat keluaran model pada jenis pekerjaan yang mendukung. Namun demikian, peningkatan kinerja dapat bervariasi. Untuk menilai keuntungan sebenarnya, operator sebaiknya mengevaluasi kebutuhan komputasi berdasarkan jenis permintaan pengguna.
DeepInfer juga menyediakan fitur structured outputs yang membantu memastikan jawaban mengikuti aturan format. Melalui kemampuan tersebut, model mampu mengikuti pola ekspresi reguler berdasarkan skema yang ditentukan aplikasi. Dukungan format khusus memiliki manfaat bagi pengembangan layanan digital yang memerlukan hasil dalam format konsisten. Untuk menggambarkan manfaatnya, aplikasi pengelolaan dokumen mampu mengolah respons yang mengikuti skema berisi status klasifikasi. Dengan format yang sesuai, pengolahan data dapat dilakukan secara lebih terarah. Meski demikian, kebenaran isi tetap harus divalidasi sebelum dijadikan dasar tindakan otomatis.
Persyaratan Instalasi DeepInfer untuk Pengembang AI
Untuk memulai eksperimen menggunakan DeepInfer sebaiknya memeriksa persyaratan instalasi terlebih dahulu. Dalam petunjuk pengembangan resmi, DeepInfer menggunakan Linux sebagai platform sistem operasi, Python 3.12, serta GCC versi 13 atau lebih baru. Apabila menggunakan GPU Nvidia, lingkungan memerlukan CUDA 13. Jika menggunakan akselerator Huawei, implementasi Ascend menggunakan lingkungan CANN versi 9.2. Setelah persyaratan terpenuhi, kode sumber dapat diperoleh dari repositori DeepSeek. Selanjutnya, lingkungan komputasi perlu disesuaikan melalui variabel DEEPINFER_ACCELERATOR dengan nilai nvidia atau ascend. Proses tersebut memastikan sistem memilih backend yang sesuai.
Setelah instalasi berhasil, pengguna bisa mencoba sampel pemrosesan model. Pada rilis saat ini, DeepInfer difokuskan pada model DeepSeek-V4.1-Flash. Checkpoint model ini dapat dimuat dari sumber checkpoint yang kompatibel, 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 manajemen cache konteks model, pemisahan layanan vision encoder, prefill, dan decode, serta pengelolaan distribusi permintaan ke berbagai instans. Oleh sebab itu, integrasi tambahan tetap diperlukan.
Dampak DeepInfer terhadap Industri Chip dan Infrastruktur AI
Keputusan DeepSeek membuka kode framework ini memberikan peluang baru bagi industri akselerator. Kompatibilitas pada dua platform perangkat keras menunjukkan bahwa optimasi lintas vendor semakin penting. 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, biaya implementasi tetap perlu diperhitungkan. Aspek yang perlu dievaluasi mencakup kecepatan respons, throughput sistem, efisiensi penggunaan energi, serta total biaya pengoperasian layanan.
Untuk komunitas pengembang AI, publikasi kode DeepInfer membuka ruang eksperimen dengan arsitektur model besar. Tim teknis memiliki kesempatan untuk mempelajari implementasi kernel, menganalisis efisiensi perangkat keras, serta mengembangkan perbaikan yang sesuai. Dengan lisensi Apache 2.0, kolaborasi pengembangan memiliki ruang lebih luas. Walaupun kode tersedia secara terbuka, penerapan skala produksi tidak otomatis sederhana. Aplikasi kecerdasan buatan berskala besar dapat memerlukan banyak akselerator. Dalam penggunaan nyata, organisasi harus menilai kesiapan infrastrukturnya sebelum memindahkan sistem penting ke framework baru.
DeepSeek Membuka Peluang Baru bagi Inferensi Multi-Chip
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. Perpaduan pustaka pemrosesan berperforma tinggi, paralelisme, speculative decoding, dan keluaran terstruktur berpotensi meningkatkan kemampuan pemrosesan model. Meski framework ini menjanjikan, rilis publik belum mencakup seluruh komponen produksi. Karena kondisi tersebut, pengembang perlu memahami kebutuhan sistem secara menyeluruh. Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi kecerdasan buatan, DeepInfer mendorong pengembangan perangkat lunak AI yang lebih terbuka. Dari sudut pandang Anda, apakah teknologi AI terbuka yang mendukung beberapa jenis chip akan membantu perusahaan memilih infrastruktur lebih efisien? Bagikan pendapat Anda mengenai peluang penggunaan berbagai chip untuk kecerdasan buatan.
