SGLang vs. vLLM: Runtimes de Inferência e RadixAttention

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Com a explosão de agentes autônomos, chamadas repetidas de ferramentas e esteiras de raciocínio de múltiplos passos, o custo e a viabilidade dos produtos de IA deixaram de depender da quantidade de GPUs brutas no datacenter e passaram a ser ditados pela eficiência algorítmica da gestão de memória de vídeo (VRAM). Todas as matrizes de atenção e projeções de tokens são computadas em paralelo. Para cada novo token gerado, todos os pesos de centenas de bilhões de parâmetros precisam ser lidos da memória de alta largura de banda (HBM) para os registradores de processamento.

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