Community-Frage: Multi-GPU-PC-Build für lokale LLMs mit llama.cpp
Warum es zählt
Zeigt reale Herausforderungen beim Aufbau kostengünstiger Multi-GPU-Setups für lokale Inferenz: PCIe-Bandbreitenlimits (8x/4x-Slots), Thunderbolt-5-Anbindung und OS-Wahl (Linux vs. Windows) sind entscheidende Faktoren für llama.cpp-Performance beim Model-Sharding.
— Lumeric Redaktion
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Community-Frage: Multi-GPU-PC-Build für lokale LLMs mit llama.cpp
Warum es zählt
Zeigt reale Herausforderungen beim Aufbau kostengünstiger Multi-GPU-Setups für lokale Inferenz: PCIe-Bandbreitenlimits (8x/4x-Slots), Thunderbolt-5-Anbindung und OS-Wahl (Linux vs. Windows) sind entscheidende Faktoren für llama.cpp-Performance beim Model-Sharding.
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