Desempenho de LLM em 2026: Benchmarks, gargalos e otimização

Desempenho de LLM
não se trata apenas de ter um GPU poderoso. A velocidade de inferência, latência e eficiência de custo dependem de restrições em toda a pilha:

• Tamanho do modelo e quantização
• Capacidade de VRAM e largura de banda de memória
• Comprimento do contexto e tamanho do prompt
• Agendamento e lotes no tempo de execução
• Utilização dos núcleos da CPU
• Topologia do sistema (canais PCIe, NUMA, etc.)

Este hub organiza mergulhos profundos em como os grandes modelos de linguagem se comportam sob cargas de trabalho reais — e como otimizá-los.

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O Que Realmente Significa o Desempenho de LLM

O desempenho é multidimensional.

Throughput vs Latência

• Throughput = tokens por segundo em muitas solicitações
• Latência = tempo até o primeiro token + tempo total de resposta

A maioria dos sistemas reais deve equilibrar ambos.

Ordem das Restrições

Na prática, gargalos geralmente aparecem nesta ordem:

1. Capacidade de VRAM
2. Largura de banda de memória
3. Agendamento no tempo de execução
4. Tamanho da janela de contexto
5. Sobrecarga da CPU

Entender qual restrição você está enfrentando é mais importante do que “atualizar o hardware”.

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Desempenho do Runtime Ollama

Ollama é amplamente utilizado para inferência local. Seu comportamento sob carga é crítico para entender.

Agendamento dos Núcleos da CPU

• Teste: Como Ollama Utiliza o Desempenho e Núcleos de Alta Eficiência da CPU Intel

Manipulação de Solicitações Paralelas

• Como Ollama Manipula Solicitações Paralelas

Comportamento de Alocação de Memória

• Alocação de Memória no Ollama (Nova Versão)

Problemas de Tempo de Execução com Saídas Estruturadas

• Problemas de Saída Estruturada no Ollama GPT-OSS

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Restrições de Hardware que Importam

Não todos os problemas de desempenho são problemas de computação do GPU.

Efeitos de PCIe e Topologia

• Desempenho de LLM e Canais PCIe

Tendências de Computação Especializada

• Explícito sobre ASICs para LLM

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Benchmarks e Comparações de Modelos

Benchmarks devem responder a uma pergunta de decisão.

Comparações de Plataformas de Hardware

• DGX Spark vs Mac Studio vs RTX 4080

Teste Real com 16GB de VRAM

• Escolhendo o Melhor LLM para Ollama em GPU com 16GB de VRAM

Benchmarks de Velocidade e Qualidade do Modelo

• Qwen3 30B vs GPT-OSS 20B
• Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo 12B
• Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo

Testes de Estresse de Capacidades

• Habilidades de Resumo de LLM
• Testes de Falácias Lógicas e Mitos sobre Velocidade de LLM

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Playbook de Otimização

A sintonia de desempenho deve ser incremental.

Etapa 1 — Faça Caber

• Reduzir o tamanho do modelo
• Usar quantização
• Limitar a janela de contexto

Etapa 2 — Estabilizar a Latência

• Reduzir o custo de preenchimento
• Evitar retentativas desnecessárias
• Validar saídas estruturadas cedo

Etapa 3 — Melhorar o Throughput

• Aumentar o lotes
• Ajustar a concorrência
• Usar runtimes focados em servir quando necessário

Se seu gargalo for uma estratégia de hospedagem e não o comportamento do runtime, veja:

• Guia de Hospedagem de LLM

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Perguntas Frequentes

Por que meu LLM é lento mesmo em um GPU poderoso?

Muitas vezes é largura de banda de memória, comprimento do contexto ou agendamento no tempo de execução — e não computação bruta.

O que importa mais: tamanho da VRAM ou modelo da GPU?

A capacidade de VRAM é normalmente a primeira restrição dura. Se não couber, nada mais importa.

Por que o desempenho cai sob concorrência?

Filas, contenção de recursos e limites do agendador causam curvas de degradação.

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Pensamentos Finais

O desempenho de LLM é engenharia, não adivinhação.

Meça com intenção.
Entenda as restrições.
Otimize com base em gargalos — não em suposições.