DeepSeekがDeepInfer推論エンジンをオープンソース化——Ascend・Blackwell両ハードウェアスタックに対応

2026年10月20日、DeepSeekは内部でAPIサービスを実際に駆動している推論フレームワーク「DeepInfer」をApache 2.0ライセンスでオープンソース化した。同フレームワークはNVIDIA SM100 Blackwell GPUと華為Ascend 950 NPUの両方に対応している。

事実の整理

siliconangle.comの報道によると、今回のオープンソース化はDeepSeekが完全な本番グレードのLLM推論インフラを初めて外部に公開したものである。フレームワークは現時点でDeepSeek-V4.1-Flashモデルのみをサポートし、デフォルトで1017バージョンをロードする。1日あたりのサービス規模は155兆トークンで、オフピーク時の料金設定ではGPU1基あたり時間収益38ドルとなっている。性能ベンチマークはすべてNVIDIAチップ上で実行されており、決定論的出力などの一部機能はNVIDIAハードウェアでのみ利用可能である。

DeepInferは初期のvLLMフォークをベースに開発されており、FlashMLA・DeepGEMM・DeepEPカーネルライブラリを統合済みである。KVキャッシュ管理と負荷分散のコードは内部インフラと密接に結合しているため、今回は公開されていない。最小限の効率的なデプロイ構成は、プリフィル用に64基、デコード用にさらに64基のGPUを必要とする。

メカニズムの解説

DSpark投機的デコードの仕組みでは、ドラフトモデルが1回につき5トークンを提案し、信頼度ヘッドが最も受理される可能性の高い候補のみを検証することで、ドラフトトークンの検証量を約30%削減し、スループットを4〜7%向上させる。もう一つの技術は、プロンプトの末尾128トークンのみをデコード層に入力するもので、プリフィルの計算量を半減できるとされている。

Ascend 950へのサポートは、9月30日にTileLangカーネル言語が華為チップへ対応したことに由来する。DeepSeekは内モンゴルに新設するデータセンターに少なくとも16万基のAscend 950DTアクセラレータを導入する計画である。

産業への影響

Apache 2.0によるオープンソース化により、これまで大手企業の内部でのみ使用されていた推論エンジニアリング能力を、世界中の開発者が直接利用できるようになる。華為AscendとNVIDIA Blackwellが同一の公式ドキュメントに並列で記載されたことは、AIコンピューティング・サプライチェーンの多元化が議論段階から実際のエンジニアリング実践へと移行したことを示すものである。

DeepSeekはこれまでも一部のカーネルライブラリをオープンソース化してきたが、今回の完全なフレームワーク公開により、大規模モデルサービスの参入障壁がさらに低下する。ただし、Hopperなど旧アーキテクチャはサポート対象外であり、一部のコアコンポーネントは引き続き事業者自身が実装する必要がある。

戦略的考察（分析であり事実ではない）

これまでの事実を踏まえると、今回の取り組みは推論層における単一ハードウェア依存からの脱却を加速する可能性があるが、実際のデプロイ効果は各ハードウェアスタックのエコシステム全体の成熟度に左右される。オープンソース化されていない内部結合コンポーネントは、DeepSeekがオープン化とコアコンピタンスの保持の間でバランスを取っていることを示している。今後もモデル推論コードが同一リポジトリに継続的に追加される予定であり、このアプローチは過去のオープンソースプロジェクトの発展経緯と類似点が見られる。