DeepSeek 开源 DeepInfer;vLLM 报告称解码性能与其持平
先了解这件事
DeepSeek 已在 Apache 2.0 许可下开源 DeepInfer,并发布了据其称在生产环境中为 DeepSeek-V4.1-Flash 提供支持的推理框架;vLLM 报告称,在 DeepSeek 的解码配置下,其性能与 DeepInfer 持平。该比较涵盖批次大小 8 至 256,vLLM 使用 DEP32,DeepInfer 则使用 EP64DP64。vLLM 表示,DeepInfer 最初主要基于 vLLM 构建。 据 Baoyu 介绍,DeepInfer 目前仅支持在 Nvidia Blackwell SM100 或 Huawei Ascend 950 硬件上运行 V4.1-Flash;此次发布提供的是离线推理组件,在线服务还需要额外的基础设施。Leiphone 解释称,其异步调度器让 CPU 调度与 GPU 计算重叠,以减少解码期间的空闲时间,并在采用专家并行的 GPU 之间协调正在处理的 token、序列状态修正和资源释放。 DeepSeek 还发布了 deepseek-recipe。Baoyu 报道称,这款采用 MIT 许可证的配套软件包提供 Python 和 Rust 实现,支持 V4 和 V4.1,可转换常见的 OpenAI 和 Anthropic 请求格式及模型输出,使其与 DeepSeek 官方 API 保持一致。
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DeepSeek V4.1 Flash每百万 Token 输入 $0.045 / 输出 $0.5
事件进展
3 个进展
- 10月29日 22:14 · 1篇报道Leiphone 解读 DeepSeek 的 DeepInfer 推理引擎雷锋网:DeepInfer 如何协调异步调度以执行 DeepSeek-V4.1-Flash 推理
- 10月25日 01:59 · 1篇报道vLLM 在 DeepSeek-V4.1-Flash 解码方面达到 DeepInfer 的性能vLLM · X:vLLM 在批量大小 8 到 256 的范围内,性能匹配 DeepInfer,运行模型为 DeepSeek-V4.1-Flash
- 10月20日 17:30 · 5篇报道DeepSeek 开源 DeepInfer 推理框架The Decoder:DeepSeek 开源 DeepInfer:驱动 V4.1-Flash 的推理框架
报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
- 雷锋网精选DeepInfer 如何协调异步调度以执行 DeepSeek-V4.1-Flash 推理
DeepSeek-V4.1-Flash 背后的推理引擎 DeepInfer 通过让 CPU 调度与 GPU 计算重叠,减少解码时的空闲时间。雷锋网介绍了其异步调度器如何处理在途 token、序列状态修正、延迟资源释放,以及跨专家并行 GPU 的协调。目前,开源版本支持离线推理,但部分在线基础设施尚不可用;DeepSeek 尚未单独发布能够隔离调度器贡献的完整端到端加速测量结果。
- vLLM 在批量大小 8 到 256 的范围内,性能匹配 DeepInfer,运行模型为 DeepSeek-V4.1-Flash
在 DeepSeek-V4.1-Flash 的 DeepSeek 解码配置下,批量大小为 8 到 256 时,vLLM 的性能匹配 DeepInfer(DeepSeek 自研的引擎);vLLM 使用 DEP32,而 DeepInfer 使用 EP64DP64。 DeepInfer 最初基于 vLLM 构建。通过集成 DeepSeek 的开源内核以及 https://t.co/0vOvFGa7GG
- DeepSeek 发布 DeepInfer 推理栈,并公布以缓存为主的生产环境数据
DeepSeek 开源了 DeepInfer,这是 V4.1 Flash 背后的推理引擎,并报告称单集群吞吐量达到每天 155 万亿个 token,输入缓存命中率为 96%。Latent Space 分析了其架构,并指出重要的 KV 缓存管理和服务编排组件仍未包含在此次发布中。该分析还将每加速器小时 38 美元的报告收入与利润率估算和回本预测区分开来,同时称在配置匹配的情况下,vLLM 自行报告的解码吞吐量与 DeepInfer 相差不到 6%。
- DeepSeek 开源 DeepInfer:驱动 V4.1-Flash 的推理框架
DeepSeek 已根据 Apache License 2.0 开源其内部推理框架 DeepInfer,该框架为 V4.1-Flash 提供支持。DeepInfer 基于 vLLM 构建,包含经过优化的计算内核、跨多颗芯片的分布式处理,以及更快的文本生成技术。DeepSeek 还将发布 deepseek-recipe,以便在自托管环境中复现官方 API 的令牌处理方式,并表示未来模型的代码也将开源。
- DeepSeek 开源了推理框架 DeepInfer 及配套的 deepseek-recipe 组件
DeepSeek 以 Apache 2.0 许可证开源了用于生产环境的 DeepSeek-V4.1-Flash 推理框架 DeepInfer,同时发布了 deepseek-recipe。Baoyu 报道称,DeepInfer 目前仅支持在 Blackwell SM100 或 Ascend 950 硬件上运行 V4.1-Flash,并发布了离线推理组件;在线服务还需要额外的基础设施。采用 MIT 许可证的 deepseek-recipe 提供了 Python 和 Rust 实现,支持 V4 和 V4.1,可转换常见的 OpenAI 和 Anthropic 请求格式及模型输出,以与 DeepSeek 的官方 API 保持一致。
- DeepSeek 开源其生产级推理框架 DeepInfer
DeepSeek 宣布,其自研推理框架 DeepInfer 现已完全开源,该框架大规模支撑着 DeepSeek-V4.1-Flash。 Nathan Lambert 称,这是推动模型普及的一种很特别的方式,也对社区大有裨益;他还提到,此举的时机颇耐人寻味,因为据他所述,政府已禁止联邦机构使用 DeepSeek。 http://github.com/deepseek-ai/DeepInfer https://twitter.com/deepseek_ai/status/2112476496283775135
- vLLM · X精选DeepSeek 开源 DeepInfer 推理框架,获 vLLM 致谢
DeepSeek 宣布推出 DeepInfer,这是其自研推理框架,为 DeepSeek-V4.1-Flash 提供大规模、高吞吐量和低延迟推理支持。 vLLM 感谢 DeepSeek 以 Apache 2.0 许可证发布该框架,并表示它最初主要基于 vLLM 构建;vLLM 计划借鉴其中的思路,以提升推理效率。 http://github.com/deepseek-ai/DeepInfer
- DeepSeek 开源其自研推理框架 DeepInfer
🚀 隆重推出 DeepInfer,我们自研的推理框架,现已全面开源! 以高吞吐量和低延迟,为 DeepSeek-V4.1-Flash 提供大规模支持。我们分享这套生产级技术栈,帮助社区降低计算成本、减少能源消耗,让 AI 更加普惠。 🔗 http://github.com/deepseek-ai/DeepInfer 1/4
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