SGLang vs. vLLM: Runtimes de Inferência e RadixAttention

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Se a primeira fase da inteligência artificial foi dominada pela expansão exponencial de parâmetros de treinamento, o ano de 2026 consolidou uma mudança irreversível de prioridades: a verdadeira guerra da computação neural moderna é travada no runtime de inferência. 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).

Durante anos, o vLLM estabeleceu o padrão de mercado através do revolucionário algoritmo PagedAttention, que eliminou a fragmentação de memória ao tratar o Key-Value Cache (KV Cache) como memória virtual paginada nos moldes de um sistema operacional. Contudo, a proliferação de fluxos de trabalho altamente dinâmicos — onde agentes compartilham prompts de sistema massivos, realizam árvores de busca tensoriais (MCTS) e invocam ferramentas repetitivas — expôs os limites da paginação estática de blocos. Foi nesse cenário que o SGLang emergiu como o principal concorrente de alto rendimento, introduzindo o conceito de RadixAttention: uma estrutura de dados baseada em árvore de prefixos (Radix Tree) que mantém o KV Cache indexado hierarquicamente entre diferentes requisições, viabilizando o reuso instantâneo de prefixos compartilhados com custo zero de recomputação.

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