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DeepSeek开源生产级推理框架DeepInfer，破解大模型服务成本难题！
DeepSeek open-sources DeepInfer, the inference framework behind its production services
📖 AI 总结
DeepSeek开源了其生产服务所用的推理框架DeepInfer，核心目标是解决大规模用户服务下的成本问题。据官方数据，单个集群每日可服务155万亿token，非高峰时段每GPU每小时收入约38美元。目前该框架仅支持DeepSeek-V4.1-Flash一个模型，可运行于英伟达SM100 Blackwell GPU和华为昇腾950 NPU，不支持Hopper等较旧架构，确定性输出功能及全部性能基准也仅在英伟达硬件上验证。技术层面，DeepInfer通过DSpark投机解码将每步校验的草稿token数量减少约30%，生产负载下吞吐提升4%至7%；另一技术仅将提示词末尾128个token送入解码层，使预填充计算量接近减半。键值缓存管理和负载均衡代码因与内部基础设施紧耦合而未开源，仅以博客形式披露原理。此次开源延续了DeepSeek此前发布FlashMLA等组件库的路线，但完整引擎的缺席也反映出研究团队维护大型开源项目的现实约束。
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DeepSeek开源DeepInfer推理框架事件
DeepSeek以Apache 2.0协议开源其生产级推理框架DeepInfer，该框架支撑其线上模型服务，可显著优化大模型推理效率、降低算力成本与电力消耗，并体现对国产算力适配与推理栈自主化的投入。
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