Por dentro do vLLM: como funciona de verdade um motor de inferência de alta vazão

Uma análise técnica detalhada do vLLM percorre o núcleo do motor e o escalonador, paged attention, batching contínuo, prefill em blocos, cache de prefixo, decodificação guiada e especulativa, separação de prefill e decode, escalonamento multi-GPU, a camada de serviço distribuído e benchmarking com autoajuste. O texto é fixado num commit específico e estruturado em pirâmide invertida, construindo um modelo mental completo antes de mergulhar nos subsistemas. É voltado a quem quer entender ou contribuir com vLLM ou SGLang, e serve também como mapa de onde o custo de inferência realmente vai parar.

Ver resumo completo de 7 de agosto de 2026