Developer baut Multi-GPU-Setup mit 3x R9700 für autonome Forschungsagenten
Der Autor hat über mehrere Monate ein lokales Inferenz-System zusammengestellt, das auf einer Ryzen 9950X-CPU mit 96 GB RAM und drei AMD Radeon R9700-GPUs basiert. Derzeit läuft Qwen 3.6 27B mit Q8-Quantisierung auf zwei Karten via llama.cpp und Vulkan-Treiber. Die dritte GPU ist limitiert auf PCIe Gen4 4x, was erhebliche Bottlenecks für verteilte Modelle bedeutet. Der Autor plant stattdessen, mehrere kleinere Agenten parallel (z.B. 27B mit Q6-Quantisierung) zu starten, koordiniert durch ein smarteres Cloud-API-Modell (K2.6). Für spezifische CS-Nischenbereiche (Programmiersprachen) erkannt er die Notwendigkeit, Agenten mit Websuche und größeren Cloud-Modellen zu ergänzen. Die zentrale Frage ist, wie man diese Hardware-Orchesterierung und Multi-Agent-Koordination effektiv gestaltet — ob LangGraph, CrewAI oder Custom-Code — ohne dass dies bereits optimiert wäre.
- System: 9950X + 96GB RAM, zwei ASRock + eine XFX R9700, 1300W PSU, PCIe Gen4 Limit auf dritter GPU
- Aktuell: Qwen 3.6 27B Q8 auf zwei GPUs mit llama.cpp + Vulkan; CPU-Inferenz als Alternative für große RAM-Auslastung
- Strategie: 2–3 parallele Agenten mit kleineren Quants (Q6) auf separaten GPUs + Cloud-Overseer statt ein großes verteiltes Modell
- Use-Case: Hobby-Forschung zu Programmiersprachen erfordert Zugriff auf Websuche und spezialisierte Cloud-Modelle für Nischenbereiche
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