Der Reddit-Post von u/XMasterrrr auf r/LocalLLaMA trägt den Titel „GPU Memory Math for LLMs (2026 Edition)" und richtet sich an Nutzer, die Sprachmodelle lokal oder auf eigener Hardware betreiben. Solche Guides behandeln typischerweise die drei zentralen VRAM-Verbraucher: Modellgewichte (abhängig von Parameteranzahl und Quantisierungsstufe), den KV-Cache (skaliert mit Kontextlänge, Batch-Size und Modellarchitektur) sowie Aktivierungen während der Inferenz. Da der vollständige Beitragtext nicht vorliegt, lässt sich der genaue Inhalt nicht abschließend einordnen. Der Titel deutet jedoch auf eine aktualisierte Übersicht hin, die auf moderne Modellgrößen und aktuelle GPU-Generationen zugeschnitten ist. Derartige Ressourcen sind in der Local-LLaMA-Community besonders gefragt, da die korrekte Vorausplanung des VRAM-Bedarfs entscheidend dafür ist, welche Modelle auf welcher Hardware überhaupt lauffähig sind.