DeepInfer ធៀបនឹង vLLM: ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការធ្វើ Inference សម្រាប់ DeepSeek

ការចេញផ្សាយនៃ DeepSeek-V4.1-Flash បានធ្វើឱ្យការពិភាក្សាអំពីម៉ាស៊ីន Inference ល្អបំផុតសម្រាប់គំរូភាសាធំៗ ក្លាយជាប្រធានបទក្ដៅវិញ។ អស់រយៈពេលជាច្រើនខែ វាជាទូទៅ vLLM គឺជាស្តង់ដារសម្រាប់ការផ្តល់សេវា LLM ដែលមានអត្រាបម្រើបម្រាស់ខ្ពស់ ប៉ុន្តែការដែល DeepSeek ទើបតែបើកកូដប្រភព (open-source) នៃក្របខ័ណ្ឌ Inference ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ខ្លួន គឺ DeepInfer បានបង្កើតអ្នកប្រកួតប្រជែងដ៏ខ្លាំងក្លាមួយ។ ត្រូវបានចេញផ្សាយក្រោមអាជ្ញាបណ្ណ Apache-2.0 នៅថ្ងៃទី 20 ខែតុលា ឆ្នាំ 2026 វាជាទូទៅ DeepInfer ផ្តល់នូវការសន្យាអំពីប្រសិទ្ធភាពកម្រិតផលិតកម្ម ដែលត្រូវបានកែសម្រួលជាពិសេសសម្រាប់ស្ថាបត្យកម្មថ្មីបំផុតរបស់ DeepSeek។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការជ្រើសរើសរវាងម៉ាស៊ីនទាំងពីរនេះ មិនសាមញ្ញដូចជាការជ្រើសរើសមួយដែលមានពិន្ទុ benchmark ខ្ពស់ជាងនោះទេ។ ពួកវាបម្រើគោលបំណងខុសគ្នា ផ្តោតលើការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធឧបករណ៍ក្រអូប (hardware) ខុសគ្នា និងផ្តល់នូវកម្រិតនៃភាពបត់បែនខុសគ្នាខ្លាំង។ ការណែនាំនេះបំបែកអំពីភាពខុសគ្នាផ្នែកបច្ចេកទេស ការពិតនៃប្រសិទ្ធភាព និងការពិចារណាយុទ្ធសាស្ត្រសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ DeepInfer ធៀបនឹង vLLM នៅឆ្នាំ 2026។

តើ DeepInfer គឺជាអ្វី?

DeepInfer គឺជាម៉ាស៊ីន Inference ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ DeepSeek ដែលឥឡូវនេះត្រូវបានបើកកូដប្រភពសម្រាប់ការប្រើប្រាស់សាធារណៈ។ វាត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសដើម្បីផ្តល់សេវាដល់ DeepSeek-V4.1-Flash ដែលជាគំរូប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ថ្មីបំផុតរបស់ក្រុមហ៊ុន។ ខុសពីក្របខ័ណ្ឌទូទៅ វាជាទូទៅ DeepInfer គឺជាឧបករណ៍ពិសេសដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីទាញយកប្រសិទ្ធភាពអតិបរមាពីស្ថាបត្យកម្ម Mixture-of-Experts (MoE) ដែលមានលក្ខណៈពិសេសរបស់ DeepSeek។

យោងតាមឯកសារថ្មីៗ វាជាទូទៅ DeepInfer ផ្តោតលើការធ្វើ Inference ក្រៅបណ្តាញ (offline) និងសមត្ថភាពស្នូលនៃម៉ាស៊ីនដែលត្រូវការសម្រាប់ការផ្តល់សេវាកម្មក្នុងទំហំធំ។ វាបានណែនាំនូវការច្នៃប្រឌិតសំខាន់ៗមួយចំនួន រួមទាំងការបញ្ចេញពាក្យបញ្ជាសាកល្បង DSpark (DSpark speculative decoding) និងការតុល្យភាពបន្ទុកអ្នកជំនាញបែប parallel (expert-parallel load balancing)។ មុខងារទាំងនេះត្រូវបានបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយរចនាសម្ព័ន្ធគំរូ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យ DeepInfer បង្កើនប្រសិទ្ធភាពលំនាំនៃការចូលប្រើប្រាស់អនុស្សា (memory access patterns) និងការកំណត់កាលវិភាគការគណនា (compute scheduling) ក្នុងវិធីដែលម៉ាស៊ីនទូទៅពិបាកនឹងធ្វើតាមបាន។

វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់អំពីអ្វីដែល DeepInfer មិនមែន។ គិតត្រឹមការចេញផ្សាយដំបូងរបស់វា វាខ្វះការគាំទ្រសម្រាប់ការផ្ទេរ KV cache ទៅកាន់ឧបករណ៍ផ្ទុកផ្សេង (KV cache offloading) និងការបំបែក Prefill-Decode (PD disaggregation)។ នេះមានន័យថា បច្ចុប្បន្នវាត្រូវបានកែសម្រួលសម្រាប់ស្ថានភាពការដាក់ឱ្យដំណើរការជាក់លាក់ ដែលមុខងារទាំងនេះមិនត្រូវការ ឬត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយស្រទាប់ការរៀបចំខាងក្រៅ (external orchestration layers)។ សម្រាប់ក្រុមការងារដែលត្រូវការដំណោះស្រាយប្រើប្រាស់ភ្លាមៗ (turnkey solution) សម្រាប់គំរូតែមួយលើឧបករណ៍ក្រអូបជាក់លាក់ វាជាទូទៅ DeepInfer ផ្តល់នូវផ្លូវដ៏ស្រស់ស្អាត និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីរបស់ vLLM: ភាពបត់បែនក្នុងទំហំធំ

vLLM នៅតែជាបណ្ណាល័យបើកចំហ (open-source) សម្រាប់បម្រើ LLM ដែលពេញនិយមបំផុត ដោយមានការគាំទ្រលើសំណង់គំរូ (model architectures) ជាង 200។ ចំណុចខ្លាំងរបស់វាស្ថិតនៅលើភាពប្រែប្រួល និង API ដែលស៊ីគ្នាជាមួយ OpenAI ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្ដូរគំរូដោយមិនចាំបាច់សរសេរកូដកម្មវិធីរបស់ពួកគេឡើងវិញ។ vLLM គាំទ្របណ្ដាញឧបករណ៍ក្រាហ្វិក (hardware matrix) យ៉ាងទូលំទូលាយ រួមទាំង GPU របស់ NVIDIA, ឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនរបស់ AMD និង CPU Xeon របស់ Intel។

នៅចុងខែតុលា ឆ្នាំ 2026, vLLM បានប្រកាសពីការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយ៉ាងសំខាន់សម្រាប់ DeepSeek-V4.1-Flash។ ក្រុមការងារ vLLM ដោយសហការជាមួយ NVIDIA និងក្រុមការងារ Inferact បានបញ្ចូល kernel បើកចំហរបស់ DeepSeek ដើម្បីបិទគម្លាតនៃប្រសិទ្ធភាព។ ការវាស់វែងថ្មីៗបង្ហាញថា vLLM ឥឡូវនេះស្មើនឹងប្រសិទ្ធភាពការបញ្ចេញ (decode) របស់ DeepInfer លើទំហំកញ្ចប់ (batch sizes) ចាប់ពី 8 ដល់ 256។ សមិទ្ធផលនេះគួរឱ្យកត់សម្គាល់ជាពិសេស ដោយសារ vLLM បានសម្រេចបាននូវភាពស្មើគ្នានេះដោយប្រើយុទ្ធសាស្ត្រប្រតិបត្តិការខ្លួនឯង (DEP32) ខុសពីការកំណត់ EP64DP64 របស់ DeepInfer។

ការប្រៀបធៀបផ្ទាល់៖ ប្រសិទ្ធភាព និងសំណង់

នៅពេលប្រៀបធៀប DeepInfer និង vLLM ការពិភាក្សាមិនសូវអំពី “តើមួយណាលឿនជាង” ប៉ុន្តែអំពី “តើមួយណាលឿនជាងសម្រាប់បន្ទុកការងារជាក់លាក់របស់អ្នក”។ ម៉ាស៊ីនទាំងពីរនេះមិនអាចជំនួសគ្នាបានទេ ប៉ុន្តែវាជាឧបករណ៍បំពេញបន្ថែមគ្នាដែលមានទស្សនវិស័យនៃការរចនាខុសគ្នា។

ប្រសិទ្ធភាពការបញ្ចេញ (Decode)

ល្បឿនការបញ្ចេញ (Decode) គឺសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធីដែលប្រើប្រាស់ដោយអ្នកប្រើប្រាស់ ដែលការពន្យារពេល (latency) មានសារៈសំខាន់។ ការសាកល្បងដំបូងបានបង្ហាញថា DeepInfer មានការនាំមុខយ៉ាងខ្លាំង ប៉ុន្តែ vLLM បានបិទគម្លាតនេះ។ យោងតាមអត្ថបទប្លុករបស់ vLLM ចេញផ្សាយនៅថ្ងៃទី 23 ខែតុលា ឆ្នាំ 2026, vLLM មានប្រសិទ្ធភាពស្មើនឹង DeepInfer លើការកំណត់ការបញ្ចេញរបស់ DeepSeek។ ភាពស្មើគ្នានេះត្រូវបានសម្រេចបានតាមរយៈការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយ៉ាងខ្លាំងលើដំណាក់កាល prefill និង decode ដោយប្រើប្រាស់ kernel ដែលផ្ដល់ដោយ DeepSeek សម្រាប់ឧបករណ៍ក្រាហ្វិកជាក់លាក់។

សម្រាប់បរិស្ថានផលិតកម្មភាគច្រើន នេះមានន័យថា vLLM មិននៅក្នុងស្ថានភាពប្រឈមមុខនឹងការខ្វះខាតទៀតទេសម្រាប់គំរូ DeepSeek។ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងប្រើប្រាស់ vLLM សម្រាប់គំរូផ្សេងទៀត ការបន្ថែមការគាំទ្រសម្រាប់ DeepSeek-V4.1-Flash តាមរយៈ vLLM គឺជាការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដែលមានការរំខានតិចតួច ហើយមិនទាមទារឱ្យមានការកែសម្រួលហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទាំងស្រុងនោះទេ។

Prefill និងអត្រាបម្រើបម្រាង (Throughput)

ប្រសិទ្ធភាព Prefill ដែលកំណត់ថាតើគំរូដំណើរការពាក្យបញ្ជាដំបូងលឿនប៉ុនណា គឺជាវិស័យមួយទៀតដែលម៉ាស៊ីនទាំងពីរធ្វើបានល្អ។ ការតុល្យភាពបន្ទុកប្រតិបត្តិការខ្លួនឯងរបស់អ្នកជំនាញរបស់ DeepInfer ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីចែកចាយបន្ទុកគណនានៃអ្នកជំនាញ MoE យ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពទូទាំង GPU។ នេះនាំឱ្យមានអត្រាបម្រើបម្រាង (throughput) ខ្ពស់សម្រាប់ទំហំកញ្ចប់ធំ។

យន្តការ continuous batching និង PagedAttention របស់ vLLM ក៏ផ្ដល់នូវអត្រាប្រតិបត្តិការ (throughput) ដ៏ល្អឥតខ្ចោះផងដែរ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ភាពបត់បែនរបស់ vLLM ត្រូវបានបង្កើតឡើងជាមួយនឹងបន្ទុកបន្ថែម (overhead)។ ការគ្រប់គ្រងស្ថាបត្យកម្មម៉ូដែលច្រើន និងការគាំទ្រប្រភេទឧបករណ៍កុំព្យូទ័រ (hardware) កាន់តែទូលំទូលាយ ទាមទារកូដដែលស្មុគស្មាញជាង។ ផ្ទុយទៅវិញ ការផ្ដោតសំខាន់តែលើវិស័យជាក់លាក់របស់ DeepInfer អនុញ្ញាតឱ្យវាបំបាត់បន្ទុកបន្ថែមនេះ ដែលអាចផ្ដល់នូវការប្រើប្រាស់ធនធានបានល្អជាងសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់សម្រាប់ DeepSeek។

ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានឹងឧបករណ៍កុំព្យូទ័រ (Hardware Compatibility)

បច្ចុប្បន្ន DeepInfer ត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងសម្រាប់ GPU NVIDIA កម្រិតខ្ពស់ ជាពិសេសគឺស៊េរី B200។ ការធ្វើតេស្តលើប្រព័ន្ធ 8x B200 បានបង្ហាញថា DeepInfer មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការគាំទ្រឧបករណ៍កុំព្យូទ័ររបស់វាមានកម្រិត បើធៀបនឹង vLLM។ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងដំណើរការលើ A100 ចាស់ៗ H100 ឬឧបករណ៍កុំព្យូទ័រដែលមិនមែនជា NVIDIA នោះ vLLM ទំនងជាជម្រើសតែមួយគត់ដែលអាចប្រើបានសម្រាប់អ្នក។ បណ្ដាញឧបករណ៍កុំព្យូទ័រដ៏ទូលំទូលាយរបស់ vLLM ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដែលមានសុវត្ថិភាពជាងសម្រាប់ក្លុស្ទឺ (clusters) ដែលមានឧបករណ៍ចម្រុះ ឬក្រុមការងារដែលមាន GPU ចម្រុះ។

តារាងប្រៀបធៀប៖ DeepInfer ធៀបនឹង vLLM

ចំណុចល្អ និងចំណុចខ្វះខាត

DeepInfer

ចំណុចល្អ:

• ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងសម្រាប់ DeepSeek៖ ការបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយនឹងស្ថាបត្យកម្មរបស់ DeepSeek-V4.1-Flash ធានាបាននូវប្រសិទ្ធភាពអតិបរមា។
• មុខងារពិសេស៖ រួមបញ្ចូល DSpark speculative decoding និងការតុល្យភាពបន្ទុកបែបអ្នកជំនាញ ដោយមិនចាំបាច់កំណត់បន្ថែម។
• ភាពសាមញ្ញ៖ មានការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធតិចជាង សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលត្រូវការគ្រាន់តែបម្រើសេវាកម្មម៉ូដែល DeepSeek។
• សមភាពនៃប្រសិទ្ធភាព៖ មានល្បឿន decode ដូចគ្នានឹង vLLM ខណៈដែលអាចផ្ដល់នូវការប្រើប្រាស់ធនធានបានល្អជាងសម្រាប់ម៉ូដែលដែលវាផ្ដោតលើ។

ចំណុចខ្វះខាត៖

• វិសាលភាពមានកម្រិត៖ គាំទ្រតែម៉ូដែល DeepSeek ប៉ុណ្ណោះ មិនសមស្របសម្រាប់បរិស្ថានដែលមានម៉ូដែលច្រើនទេ។
• ខ្វះខាតមុខងារ៖ ខ្វះការផ្ទេរ KV cache ទៅកាន់ឧបករណ៍ផ្ទុក និង PD disaggregation ដែលជាកត្តាសំខាន់សម្រាប់ការដាក់ឱ្យដំណើរការក្នុងទំហំធំមួយចំនួន។
• ដែនកំណត់ឧបករណ៍កុំព្យូទ័រ៖ ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងសម្រាប់ GPU NVIDIA ថ្មីៗ អាចនឹងមិនដំណើរការបានល្អលើឧបករណ៍ចាស់ៗ ឬឧបករណ៍ដែលមិនមែនជា NVIDIA ទេ។
• សហគមន៍តូចជាង៖ ដោយសារតែវាជាការបញ្ចេញថ្មី វាមានប្រព័ន្ធឧបករណ៍ និងការគាំទ្រពីសហគមន៍តូចជាង បើធៀបនឹង vLLM។

vLLM

ចំណុចល្អ:

• ភាពប្រសើរក្នុងការប្រើប្រាស់: គាំទ្រស្ថាបត្យកម្មគំរូជាង 200 ដែលធ្វើឱ្យវាសមស្របបំផុតសម្រាប់ការដាក់ឱ្យដំណើរការគំរូច្រើន។
• ការគាំទ្រឧបករណ៍កម្មវិធីរឹងទូលំទូលាយ: ដំណើរការលើ GPU និង CPU ជាច្រើនប្រភេទ រួមទាំងឧបករណ៍កម្មវិធីរឹងចាស់ៗ។
• ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដែលមានភាពចាស់ទុំ: សហគមន៍ធំទូលាយ ឯកសារយោងពេញលេញ និងការបញ្ចូលគ្នាជាមួយឧបករណ៍ AI ពេញនិយម។
• មុខងារកម្រិតខ្ពស់: គាំទ្រការផ្លាស់ប្ដូរ KV cache ទៅកាន់ឧបករណ៍ផ្ទុកផ្សេង ការបំបែក PD និងមុខងារកម្រិតស្ថាប័នផ្សេងៗទៀត។
• ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាជាមួយ OpenAI: ងាយស្រួលក្នុងការបញ្ចូលគ្នាជាមួយកម្មវិធី និងកម្មវិធីអតិថិជនដែលមានស្រាប់។

ចំណុចខ្វះខាត៖

• ការចំណាយបន្ថែម: ការរចនាសម្រាប់ប្រើប្រាស់ទូទៅបង្កើតការចំណាយបន្ថែមខ្លះ បើធៀបនឹងម៉ាស៊ីនដែលឯកទេស។
• ភាពស្មុគស្មាញ: ជម្រើសកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធច្រើនអាចនាំឱ្យមានការរៀនសូត្រពិបាកជាងមុនសម្រាប់ការធ្វើឱ្យប្រសើរ។
• ភាពខុសគ្នានៃប្រសិទ្ធភាព: ទោះបីជាវាស្មើនឹង DeepInfer សម្រាប់ DeepSeek ក៏ដោយ ប្រសិទ្ធភាពអាចខុសគ្នាតាមគំរូផ្សេងៗ អាស្រ័យលើស្ថានភាពនៃការធ្វើឱ្យប្រសើរ។

តើអ្នកគួរជ្រើសរើសមួយណា?

ការសម្រេចចិត្តរវាង DeepInfer និង vLLM អាស្រ័យលើករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរបស់អ្នក។

ជ្រើសរើស DeepInfer ប្រសិនបើ៖

• អ្នកដាក់ឱ្យដំណើរការតែ DeepSeek-V4.1-Flash ប៉ុណ្ណោះ។
• អ្នកមានលទ្ធភាពប្រើប្រាស់ GPU NVIDIA កម្រិតខ្ពស់ (ឧទាហរណ៍ B200)។
• អ្នកត្រូវការប្រសិទ្ធភាពអតិបរមាសម្រាប់ការសន្និដ្ឋានក្រៅបណ្ដាញ ឬកិច្ចការកែច្នៃជាច្រើនជាក់លាក់។
• អ្នកមិនត្រូវការការផ្លាស់ប្ដូរ KV cache ទៅកាន់ឧបករណ៍ផ្ទុកផ្សេង ឬការបំបែក PD ទេ។
• អ្នកចូលចិត្តឧបករណ៍ឯកទេសដែលមានលំហូរការងារសាមញ្ញ និងការចំណាយបន្ថែមតិចជាងលើការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ។

ជ្រើសរើស vLLM ប្រសិនបើ៖

• អ្នកត្រូវការបម្រើសេវាគំរូជាច្រើនប្រភេទនៅក្បែរគ្នាជាមួយ DeepSeek។
• អ្នកមានបរិស្ថានឧបករណ៍កម្មវិធីរឹងចម្រុះ (GPU ចម្រុះ ឧបករណ៍កម្មវិធីរឹងចាស់ៗ)។
• អ្នកត្រូវការមុខងារកម្រិតខ្ពស់ ដូចជា ការផ្លាស់ប្ដូរ KV cache ទៅកាន់ឧបករណ៍ផ្ទុកផ្សេង ឬការបំបែក PD។
• អ្នកចង់ប្រើប្រាស់ API ដែលស៊ីសង្វាក់គ្នាជាមួយ OpenAI សម្រាប់ការបញ្ចូលគ្នាដោយងាយស្រួល។
• អ្នកចូលចិត្តប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដែលមានភាពចាស់ទុំ មានការគាំទ្រល្អ និងសហគមន៍ធំទូលាយ។

ការពិចារណាក្នុងពិភពជាក់ស្ដែង

ទោះបីជាលទ្ធផលសាកល្បងមានប្រយោជន៍ក៏ដោយ ប្រសិទ្ធភាពក្នុងពិភពជាក់ស្ដែងអាស្រ័យលើបន្ទុកការងាររបស់អ្នក។ សម្រាប់កម្មវិធីជជែកដែលមានពាក្យបញ្ជាខ្លី និងចម្លើយវែង ល្បឿននៃការបកស្រាយគឺសំខាន់បំផុត។ ឥឡូវនេះ ម៉ាស៊ីនទាំងពីរផ្ដល់នូវប្រសិទ្ធភាពការបកស្រាយដែលប្រកួតប្រជែងគ្នា ដូច្នេះការជ្រើសរើសអាចអាស្រ័យលើភាពសាមញ្ញនៃការដំណើរការ។ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងគ្រប់គ្រងក្លាស្ទែរ vLLM រួចទៅហើយ ការបន្ថែមការគាំទ្រ DeepSeek គឺមានភាពងាយស្រួល។ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងកសាងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធថ្មីដែលឯកទេសសម្រាប់ DeepSeek វិញ DeepInfer អាចផ្ដល់នូវប្រសិទ្ធភាពធនធានល្អជាង។

សម្រាប់កិច្ចការប្រមូលផ្តុំ (batch processing) ដូចជាការសង្ខេប ឬការទាញយកទិន្នន័យ ល្បឿន prefill និង throughput គឺជាកត្តាសំខាន់។ ការតុល្យភាពបន្ទុកបែបអ្នកជំនាញ (expert-parallel load balancing) របស់ DeepInfer អាចផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍នៅទីនេះ ប៉ុន្តែ continuous batching របស់ vLLM ក៏មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ដែរ។ គួរធ្វើតេស្តសាកល្បងលើឧបករណ៍កុំព្យូទ័រ និងបន្ទុកការងារជាក់លាក់របស់អ្នក មុននឹងសម្រេចចិត្តជ្រើសរើសម៉ាស៊ីនមួយ។

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

តើ DeepInfer លឿនជាង vLLM សម្រាប់គំរូ DeepSeek ដែរឬទេ? នៅខែតុលា ឆ្នាំ 2026 vLLM បានធ្វើអប្តិមភាព kernels របស់វា ដើម្បីឱ្យស្មើនឹងល្បឿន decode របស់ DeepInfer សម្រាប់ DeepSeek-V4.1-Flash។ ទោះបីជា DeepInfer អាចនៅតែមានអត្ថប្រយោជន៍នៅក្នុងស្ថានភាព prefill ជាក់លាក់ ឬការប្រើប្រាស់ធនធានក៏ដោយ ក៏គម្លាតនៃប្រសិទ្ធភាពគឺតិចតួចណាស់សម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ភាគច្រើន។

តើខ្ញុំអាចប្រើ DeepInfer សម្រាប់គំរូផ្សេងទៀតក្រៅពី DeepSeek បានដែរឬទេ? ទេ។ បច្ចុប្បន្ន DeepInfer ត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសសម្រាប់ DeepSeek-V4.1-Flash និងគំរូ DeepSeek ដែលពាក់ព័ន្ធ។ វាមិនមែនជាម៉ាស៊ីន inference ពហុបំណង (general-purpose) ដូចជា vLLM ទេ។

តើ DeepInfer គាំទ្រការផ្លាស់ប្តូរ KV cache ទៅកាន់ឧបករណ៍ផ្ទុកផ្សេង (offloading) ដែរឬទេ? នៅពេលចេញផ្សាយដំបូងនៅខែតុលា ឆ្នាំ 2026 DeepInfer មិនទាន់គាំទ្រការផ្លាស់ប្តូរ KV cache ទៅកាន់ឧបករណ៍ផ្ទុកផ្សេងទេ។ មុខងារនេះមាននៅក្នុង vLLM ហើយអាចនឹងត្រូវបានបន្ថែមទៅក្នុង DeepInfer នៅក្នុងការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពនៅពេលអនាគត។

តើម៉ាស៊ីនមួយណាប្រសើរជាងសម្រាប់បរិស្ថានផលិតកម្ម (production environments)? vLLM ជាទូទៅប្រសើរជាងសម្រាប់បរិស្ថានផលិតកម្ម ដោយសារតែភាពចាស់ទុំ ការគាំទ្រឧបករណ៍កុំព្យូទ័រយ៉ាងទូលំទូលាយ និងមុខងារកម្រិតខ្ពស់ដូចជា PD disaggregation។ DeepInfer សមស្របសម្រាប់ការដាក់ឱ្យដំណើរការជាពិសេស ដែល DeepSeek ជាគំរូចម្បង និងមានកំណត់តិចតួចលើឧបករណ៍កុំព្យូទ័រ។

តើ DeepInfer ជាប្រភពបើកចំហ (open source) ដែរឬទេ? បាទ គឺជាប្រភពបើកចំហ ក្រោមអាជ្ញាបណ្ណ Apache-2.0 ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការប្រើប្រាស់ និងកែប្រែសម្រាប់គោលបំណងពាណិជ្ជកម្ម។

សេចក្ដីសន្និដ្ឋាន

ការចេញផ្សាយរបស់ DeepInfer គឺជាគោលដៅសំខាន់មួយនៅក្នុងវិស័យ LLM inference។ វាបង្ហាញថា ម៉ាស៊ីនជំនាញអាចប្រកួតប្រជែងជាមួយក្របខ័ណ្ឌពហុបំណង នៅពេលដែលវាត្រូវបានបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយស្ថាបត្យកម្មគំរូជាក់លាក់មួយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការទទួលយកយ៉ាងរហ័សរបស់ vLLM លើការធ្វើអប្តិមភាពរបស់ DeepSeek ធានាថាវានៅតែជាជម្រើសខ្លាំង ជាពិសេសសម្រាប់ក្រុមការងារដែលត្រូវការភាពបត់បែន និងការគាំទ្រឧបករណ៍កុំព្យូទ័រយ៉ាងទូលំទូលាយ។

សម្រាប់អង្គភាពភាគច្រើន vLLM នៅតែជាជម្រើសដែលមានសុវត្ថិភាព និងមានភាពបត់បែនជាង។ វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបម្រើ DeepSeek-V4.1-Flash ជាមួយគ្នានឹងគំរូផ្សេងទៀត ដោយមិនប៉ះពាល់ដល់ប្រសិទ្ធភាព។ DeepInfer គឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ក្រុមដែលប្រើប្រាស់ DeepSeek ជាពិសេស ដែលចង់ទាញយកប្រសិទ្ធភាពអតិបរមាពីឧបករណ៍ NVIDIA របស់ពួកគេ។ នៅពេលដែលម៉ាស៊ីនបម្រើទាំងពីរបន្តវិវត្តន៍ យើងរំពឹងថានឹងឃើញការបញ្ចូលគ្នាបន្ថែមទៀតលើមុខងារ និងប្រសិទ្ធភាព ដែលផ្ដល់ជម្រើសច្រើនជាងមុនសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI របស់ពួកគេ។