DeepInfer vs vLLM: Mengoptimalkan Performa Inferensi DeepSeek

Peluncuran DeepSeek-V4.1-Flash kembali memicu perdebatan mengenai mesin inferensi terbaik untuk model bahasa besar. Selama berbulan-bulan, vLLM telah menjadi standar de facto untuk penyajian LLM dengan throughput tinggi, tetapi peluncuran open-source baru-baru ini oleh DeepSeek atas kerangka inferensi miliknya sendiri, DeepInfer, telah menghadirkan penantang yang tangguh. Dirilis di bawah lisensi Apache-2.0 pada 20 Oktober 2026, DeepInfer menjanjikan performa kelas produksi yang secara khusus disetel untuk arsitektur terbaru DeepSeek.

Namun, memilih di antara kedua mesin ini tidak sesederhana memilih yang memiliki skor benchmark lebih tinggi. Keduanya melayani tujuan yang berbeda, menargetkan konfigurasi perangkat keras yang berbeda, dan menawarkan tingkat fleksibilitas yang sangat berbeda. Panduan ini menguraikan perbedaan teknis, realitas performa, dan pertimbangan strategis untuk menggunakan DeepInfer versus vLLM di tahun 2026.

Apa Itu DeepInfer?

DeepInfer adalah mesin inferensi proprietary DeepSeek, yang kini dibuka sumbernya untuk penggunaan publik. Mesin ini dirancang khusus untuk menyajikan DeepSeek-V4.1-Flash, model efisiensi tinggi terbaru perusahaan tersebut. Berbeda dengan kerangka kerja serbaguna, DeepInfer adalah alat khusus yang dibangun untuk mengekstrak performa maksimal dari arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) unik DeepSeek.

Menurut dokumentasi terbaru, DeepInfer berfokus pada inferensi offline dan kemampuan mesin inti yang diperlukan untuk penyajian skala besar. Mesin ini memperkenalkan beberapa inovasi utama, termasuk decoding spekulatif DSpark dan penyeimbangan beban paralel ahli. Fitur-fitur ini terintegrasi erat dengan struktur model, memungkinkan DeepInfer mengoptimalkan pola akses memori dan penjadwalan komputasi dengan cara yang sulit ditiru oleh mesin generik.

Penting untuk dicatat apa yang bukan merupakan DeepInfer. Pada rilis awalnya, mesin ini belum mendukung offloading KV cache dan pemisahan Prefill-Decode (PD). Artinya, saat ini mesin ini dioptimalkan untuk skenario deployment tertentu di mana fitur-fitur tersebut tidak diperlukan atau ditangani oleh lapisan orkestrasi eksternal. Bagi tim yang membutuhkan solusi turnkey untuk satu model pada perangkat keras tertentu, DeepInfer menawarkan jalur yang ringkas dan berperforma tinggi.

Ekosistem vLLM: Fleksibilitas dalam Skala Besar

vLLM tetap menjadi pustaka serving LLM open-source paling populer, dengan dukungan untuk lebih dari 200 arsitektur model. Kekuatannya terletak pada versatilitas dan API yang kompatibel dengan OpenAI, yang memungkinkan pengembang mengganti model tanpa menulis ulang kode aplikasi mereka. vLLM mendukung matriks perangkat keras yang luas, termasuk GPU NVIDIA, akselerator AMD, dan CPU Intel Xeon.

Pada akhir Oktober 2026, vLLM mengumumkan optimasi signifikan untuk DeepSeek-V4.1-Flash. Tim vLLM, bekerja sama dengan NVIDIA dan tim Inferact, mengintegrasikan kernel open-source DeepSeek untuk menutup kesenjangan performa. Benchmark terbaru menunjukkan bahwa vLLM kini menyamai performa decode DeepInfer pada ukuran batch mulai dari 8 hingga 256. Pencapaian ini sangat menonjol karena vLLM mencapai paritas ini menggunakan strategi paralelisme yang berbeda (DEP32) dibandingkan konfigurasi EP64DP64 milik DeepInfer.

Perbandingan Langsung: Performa dan Arsitektur

Saat membandingkan DeepInfer dan vLLM, pembahasannya lebih tentang “mana yang lebih cepat untuk beban kerja spesifik Anda” daripada “mana yang lebih cepat”. Kedua mesin ini tidak dapat dipertukarkan; keduanya adalah alat pelengkap dengan filosofi desain yang berbeda.

Performa Decode

Kecepatan decode sangat penting untuk aplikasi yang berhadapan langsung dengan pengguna di mana latensi menjadi faktor penentu. Uji coba awal menunjukkan bahwa DeepInfer memiliki keunggulan signifikan, namun vLLM telah menutup kesenjangan tersebut. Menurut postingan blog vLLM tanggal 23 Oktober 2026, vLLM menyamai DeepInfer pada konfigurasi decode DeepSeek. Paritas ini dicapai melalui optimasi berat pada fase prefill dan decode, dengan memanfaatkan kernel khusus perangkat keras yang disediakan oleh DeepSeek.

Untuk sebagian besar lingkungan produksi, ini berarti vLLM tidak lagi berada di posisi yang kurang menguntungkan untuk model DeepSeek. Jika Anda sudah menggunakan vLLM untuk model lain, menambahkan dukungan DeepSeek-V4.1-Flash melalui vLLM adalah peningkatan dengan gesekan rendah yang tidak memerlukan perombakan infrastruktur khusus.

Prefill dan Throughput

Performa prefill, yang menentukan seberapa cepat model memproses prompt awal, adalah area lain di mana kedua mesin unggul. Load balancing expert-parallel milik DeepInfer dirancang untuk mendistribusikan beban komputasi dari expert MoE secara efisien di seluruh GPU. Hal ini menghasilkan throughput tinggi untuk ukuran batch besar.

mekanisme continuous batching dan PagedAttention dari vLLM juga memberikan throughput yang sangat baik. Namun, fleksibilitas vLLM disertai dengan overhead. Mengelola berbagai arsitektur model dan mendukung rentang perangkat keras yang lebih luas memerlukan jalur kode yang lebih kompleks. Sebaliknya, fokus sempit DeepInfer memungkinkannya menghilangkan overhead ini, sehingga berpotensi menawarkan pemanfaatan sumber daya yang lebih baik untuk beban kerja khusus DeepSeek.

Kompatibilitas Perangkat Keras

DeepInfer saat ini dioptimalkan untuk GPU NVIDIA kelas atas, khususnya seri B200. Pengujian pada setup 8x B200 menunjukkan bahwa DeepInfer sangat efisien. Namun, dukungan perangkat kerasnya terbatas dibandingkan vLLM. Jika Anda menjalankan pada A100 lama, H100, atau perangkat keras non-NVIDIA, vLLM kemungkinan besar adalah satu-satunya opsi yang layak. Matriks perangkat keras vLLM yang lebih luas menjadikannya pilihan yang lebih aman untuk cluster heterogen atau tim dengan inventaris GPU yang beragam.

Tabel Perbandingan: DeepInfer vs vLLM

Kelebihan dan Kekurangan

DeepInfer

Kelebihan:

• Dioptimalkan untuk DeepSeek: Integrasi ketat dengan arsitektur DeepSeek-V4.1-Flash memastikan efisiensi maksimal.
• Fitur Khusus: Termasuk DSpark speculative decoding dan expert-parallel load balancing secara bawaan.
• Kesederhanaan: Lebih sedikit overhead konfigurasi bagi pengguna yang hanya perlu melayani model DeepSeek.
• Kesetaraan Performa: Menyamai kecepatan decode vLLM sambil berpotensi menawarkan pemanfaatan sumber daya yang lebih baik untuk model targetnya.

Kekurangan:

• Cakupan Terbatas: Hanya mendukung model DeepSeek; tidak cocok untuk lingkungan multi-model.
• Fitur yang Hilang: Tidak memiliki KV cache offloading dan PD disaggregation, yang krusial untuk beberapa deployment skala besar.
• Kendala Perangkat Keras: Dioptimalkan untuk GPU NVIDIA terbaru; mungkin tidak berkinerja baik pada perangkat keras lama atau non-NVIDIA.
• Komunitas Lebih Kecil: Sebagai rilis yang lebih baru, ekosistem alat dan dukungan komunitasnya lebih kecil dibandingkan vLLM.

vLLM

Kelebihan:

• Fleksibilitas: Mendukung lebih dari 200 arsitektur model, menjadikannya ideal untuk deployment multi-model.
• Dukungan Perangkat Keras Luas: Berjalan pada berbagai GPU dan CPU, termasuk perangkat keras lama.
• Ekosistem Matang: Komunitas besar, dokumentasi lengkap, dan integrasi dengan berbagai alat AI populer.
• Fitur Lanjutan: Mendukung offloading KV cache, PD disaggregation, dan fitur kelas enterprise lainnya.
• Kompatibilitas OpenAI: Integrasi mudah dengan aplikasi dan klien yang sudah ada.

Kekurangan:

• Overhead: Desain serbaguna menimbulkan sedikit overhead dibandingkan mesin khusus.
• Kompleksitas: Lebih banyak opsi konfigurasi dapat membuat kurva pembelajaran lebih curam untuk optimasi.
• Variasi Performa: Meskipun setara dengan DeepInfer untuk DeepSeek, performa dapat bervariasi pada model lain tergantung status optimasi.

Mana yang Harus Anda Pilih?

Pilihan antara DeepInfer dan vLLM bergantung pada kasus penggunaan dan infrastruktur spesifik Anda.

Pilih DeepInfer jika:

• Anda hanya melakukan deployment DeepSeek-V4.1-Flash.
• Anda memiliki akses ke GPU NVIDIA kelas atas (misalnya, B200).
• Anda membutuhkan performa maksimal untuk inference offline atau tugas pemrosesan batch tertentu.
• Anda tidak memerlukan offloading KV cache atau PD disaggregation.
• Anda lebih memilih alat khusus yang ringkas dengan overhead konfigurasi lebih sedikit.

Pilih vLLM jika:

• Anda perlu melayani berbagai arsitektur model selain DeepSeek.
• Anda memiliki lingkungan perangkat keras heterogen (GPU campuran, perangkat keras lama).
• Anda membutuhkan fitur lanjutan seperti offloading KV cache atau PD disaggregation.
• Anda ingin memanfaatkan API kompatibel OpenAI untuk integrasi yang mudah.
• Anda lebih memilih ekosistem yang matang dan didukung dengan baik serta komunitas yang besar.

Pertimbangan Dunia Nyata

Meskipun benchmark berguna, performa dunia nyata bergantung pada beban kerja Anda. Untuk aplikasi chat dengan prompt pendek dan respons panjang, kecepatan decode adalah prioritas utama. Kedua mesin kini menawarkan performa decode yang kompetitif, sehingga pilihan mungkin bergantung pada kesederhanaan operasional. Jika Anda sudah mengelola cluster vLLM, menambahkan dukungan DeepSeek cukup mudah. Jika Anda membangun infrastruktur baru khusus untuk DeepSeek, DeepInfer mungkin menawarkan efisiensi sumber daya yang lebih baik.

Untuk tugas pemrosesan batch, seperti ringkasan atau ekstraksi data, kecepatan prefill dan throughput sangat penting. Load balancing expert-parallel DeepInfer mungkin memberikan keunggulan di sini, tetapi continuous batching vLLM juga sangat efektif. Disarankan untuk menjalankan uji coba pada perangkat keras dan beban kerja spesifik Anda sebelum memutuskan untuk menggunakan salah satu engine.

FAQ

Apakah DeepInfer lebih cepat daripada vLLM untuk model DeepSeek? Per Oktober 2026, vLLM telah mengoptimalkan kernel-nya untuk menyamai performa decode DeepInfer untuk DeepSeek-V4.1-Flash. Meskipun DeepInfer mungkin masih memiliki keunggulan dalam skenario prefill atau pemanfaatan sumber daya tertentu, selisih performanya dapat diabaikan untuk sebagian besar kasus penggunaan.

Apakah saya bisa menggunakan DeepInfer untuk model selain DeepSeek? Tidak. DeepInfer saat ini dirancang khusus untuk DeepSeek-V4.1-Flash dan model DeepSeek terkait. Ini bukan engine inferensi serbaguna seperti vLLM.

Apakah DeepInfer mendukung offloading KV cache? Sejak rilis perdananya pada Oktober 2026, DeepInfer belum mendukung offloading KV cache. Fitur ini tersedia di vLLM dan mungkin akan ditambahkan ke DeepInfer dalam pembaruan mendatang.

Engine mana yang lebih baik untuk lingkungan produksi? vLLM umumnya lebih baik untuk lingkungan produksi karena kematangannya, dukungan perangkat keras yang luas, dan fitur lanjutan seperti PD disaggregation. DeepInfer cocok untuk deployment khusus di mana DeepSeek adalah model utama dan kendala perangkat keras minimal.

Apakah DeepInfer open source? Ya, DeepInfer dirilis sebagai open source di bawah lisensi Apache-2.0, yang memungkinkan penggunaan komersial dan modifikasi.

Kesimpulan

Rilis DeepInfer menandai tonggak penting dalam lanskap inferensi LLM. Hal ini menunjukkan bahwa engine khusus dapat bersaing dengan framework serbaguna ketika terintegrasi erat dengan arsitektur model tertentu. Namun, adopsi cepat vLLM terhadap optimasi DeepSeek memastikan bahwa vLLM tetap menjadi pesaing kuat, terutama bagi tim yang membutuhkan fleksibilitas dan dukungan perangkat keras yang luas.

Bagi sebagian besar organisasi, vLLM tetap menjadi pilihan yang lebih aman dan serbaguna. Anda dapat menyajikan DeepSeek-V4.1-Flash bersama model lain tanpa mengorbankan performa. DeepInfer adalah opsi yang sangat baik bagi tim yang berfokus pada DeepSeek dan ingin memaksimalkan performa dari perangkat keras NVIDIA mereka. Seiring kedua mesin ini terus berkembang, kami memperkirakan akan terjadi konvergensi lebih lanjut dalam fitur dan performa, sehingga memberikan pengembang lebih banyak pilihan dari sebelumnya untuk mengoptimalkan infrastruktur AI mereka.