用途：为在 Hugging Face Spaces 的 ZeroGPU 硬件上运行 Gradio SDK 应用提供规则与模式，覆盖 @spaces.GPU 用法、时长与配额调优、进程隔离、CUDA 可用性模型、并发安全与 CUDA 构建约束。仅适用于 Gradio SDK Spaces；Docker 与 Static Spaces 无法调度到 ZeroGPU，Streamlit 现以 Docker Spaces 运行，故不适用。
主要能力：说明 ZeroGPU 提供 large（默认，半张卡，1x 配额）与 xlarge（整卡，2x 配额）两种规格；模型应在模块作用域实例化并调用 .to("cuda")，实际计算须放在 @spaces.GPU 装饰的函数内；装饰器在非 ZeroGPU 环境为无操作，可无条件保留。
使用方式：为 @spaces.GPU 设置贴近真实最坏情况的 duration（默认 60s），平台按声明时长而非实际运行时长预检配额，过大会触发 quota exceeded 并降低队列优先级；可变负载可传入估算函数。不要返回 CUDA 张量，先转 CPU；参数与返回值经 pickle 序列化，仅支持可 pickle 对象。处理器默认并发执行，需避免可变全局状态与固定输出路径。
限制：不支持 torch.compile，可用 AoTI（torch 2.8+）；构建阶段无 nvcc，CUDA 依赖包须用预编译 wheel；README 需固定 python_version，requirements.txt 中不要固定 spaces；示例缓存默认 lazy。具体 GPU 型号、运行时版本与配额阈值以官方文档为准。