用 USDT 租 GPU 时，显存应该怎样估算？

显存首先取决于模型和运行方式。推理需要容纳权重、KV cache 和运行时开销，训练或微调还要考虑梯度、优化器状态和 batch size。量化可以降低显存压力，但会带来精度、速度或工具链方面的取舍。

多张 GPU 的显存不能简单当作一块连续内存。两张 32 GB 卡是 64 GB 的总容量，但模型是否能够跨卡运行，要看并行方式、框架、互联和显存分配。因此，选卡时要同时看显存容量、带宽和 GPU 数量。

如果你通过 USDT-TRC20 租用 GPU，建议在配置备注里写明模型、精度、并发和运行时。这样比只写“需要大显存”更容易得到准确的产品匹配。