PLAN.md + homelab.conf + MASTER_INDEX: 4x RTX 3080 als primaerer Worker, AMD-Rig als Reserve

MASTER_INDEX.md

@@ -41,7 +41,8 @@
 | Ramsin | helmut-pve | **pve-he** | 100.87.235.11 | Bei Helmut, Backup-Agent |
 | Muldenstein | PBS | **pbs-mu** | 100.99.139.22 | Proxmox Backup Server |
 | Muldenstein | KI-Tower | **ki-tower** | — | Geplant: RTX 3090 (24 GB) — Haupt-KI, Vision, schwere Inferenz |
-| Muldenstein | Mining-Rig | **gpu-worker** | — | Geplant: mehrere RX 6600 XT (je 8 GB) — Embeddings, Whisper, Batch-Worker |
+| Muldenstein | NVIDIA-Rig | **gpu-worker** | — | Geplant: 4x RTX 3080 (je 10 GB) — SDXL, XTTS, SadTalker, Whisper, Embeddings |
+| Muldenstein | AMD-Rig | **gpu-reserve** | — | Reserve: 8x RX 6600 XT (je 8 GB) — Nebenrolle, ggf. verkaufen |
 
 ## Telegram Bots
 

homelab.conf

@@ -224,15 +224,26 @@ TUNNEL_601_MU3="rss-manager|:8080|standby"
 # Projekt: ki-video/PLAN.md
 # Status: geplant
 
-# --- Mining-Rig / GPU-Worker-Pool (Muldenstein, geplant) ---
+# --- NVIDIA Worker-Rig (Muldenstein, geplant) --- PRIMAERER WORKER
 # Logischer Name: gpu-worker
-# GPUs: mehrere AMD Radeon RX 6600 XT Dual (je 8 GB GDDR6, PCIe 4.0 x8)
+# GPUs: 4x NVIDIA RTX 3080 (je 10 GB GDDR6X, PCIe 4.0 x16)
+# CUDA: voll unterstuetzt, selber Stack wie ki-tower (3090)
+# Funktion: Produktiver Worker-Pool — SDXL Batch, XTTS v2, SadTalker,
+#           Whisper, Upscaling, kleine LLMs (bis 10B), Embeddings
+# OS: geplant Debian 12 + Docker + CUDA
+# Architektur: 1 Container pro GPU, feste Zuordnung
+# Status: geplant
+#
+# --- AMD Mining-Rig (Muldenstein, Reserve) --- NEBENROLLE
+# Logischer Name: gpu-reserve
+# GPUs: 8x AMD Radeon RX 6600 XT Dual (je 8 GB GDDR6, PCIe 4.0 x8)
 # Chip: Navi 23 (gfx1032), RDNA 2
 # ROCm: inoffiziell (HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 noetig)
-# Funktion: Worker-Pool fuer Embeddings, Whisper STT, kleine LLMs (1-7B), Batch-Jobs
+# Funktion: Reserve/Nebenrolle — Whisper (whisper.cpp), CPU-Batch-Jobs
-# OS: geplant Debian 12 + Docker + ROCm (kein Proxmox)
+# Prioritaet: Niedrig. Nur einsetzen wenn 3080-Rig ausgelastet.
-# Architektur: 1 Container pro GPU, feste Zuordnung
+# Alternative: Verkaufen und Erloese in Storage/RAM investieren.
-# Status: geplant, 1-Karten-Test steht aus
+# OS: geplant Debian 12 + Docker + ROCm (falls benoetigt)
+# Status: zurueckgestellt, Entscheidung nach 3080-Rig-Aufbau
 
 # ============================================================
 # NAMENS-MAPPING (Alt → Neu) — Referenz für Migration

ki-video/PLAN.md

@@ -47,17 +47,26 @@ Kein Spielzeug-Demo, kein Forschungsprojekt: Thema rein → fertiges Video raus.
 | **Logischer Name** | ki-tower |
 | **Rolle** | Chef. Alle schweren Aufgaben, Orchestrierung, Hauptpfad. |
 
-### gpu-worker — AMD-Rig (Muldenstein, geplant)
+### gpu-worker — NVIDIA-Rig (Muldenstein, geplant) — PRIMAERER WORKER
+
+| Eigenschaft | Wert |
+|---|---|
+| **GPUs** | 4x NVIDIA RTX 3080 (je 10 GB GDDR6X, PCIe 4.0 x16) |
+| **CUDA** | Voll unterstuetzt, identischer Stack wie ki-tower |
+| **OS** | Debian 12 + Docker + CUDA |
+| **Logischer Name** | gpu-worker |
+| **Rolle** | Produktiver Worker-Pool. CUDA-nativ, kein Workaround noetig. |
+| **Vorteil** | Selber Code wie auf der 3090 — kein Portierungsaufwand. |
+
+### gpu-reserve — AMD-Rig (Muldenstein, Reserve)
 
 | Eigenschaft | Wert |
 |---|---|
 | **GPUs** | 8x AMD RX 6600 XT Dual (je 8 GB GDDR6, PCIe 4.0 x8) |
-| **Chip** | Navi 23 (gfx1032), RDNA 2 |
+| **ROCm** | Inoffiziell (gfx1032, Workaround noetig) |
-| **ROCm** | Inoffiziell (HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 noetig) |
+| **Logischer Name** | gpu-reserve |
-| **OS** | Debian 12 + Docker + ROCm (kein Proxmox) |
+| **Rolle** | Reserve/Nebenrolle. Nur Whisper + CPU-Batch wenn 3080-Rig ausgelastet. |
-| **Logischer Name** | gpu-worker |
+| **Status** | Zurueckgestellt. Entscheidung nach 3080-Rig-Aufbau. Alternative: verkaufen. |
-| **Rolle** | Arbeiterkolonne. Nur Nebenjobs, nichts Produktionskritisches. |
-| **Status** | 1-Karten-Test steht aus. Kein Aufbau vor positivem Test. |
 
 ## Rollenverteilung — Was laeuft wo
 
@@ -77,44 +86,77 @@ Kein Spielzeug-Demo, kein Forschungsprojekt: Thema rein → fertiges Video raus.
 Wichtig: Schritte laufen SEQUENTIELL. Nur eine schwere GPU-Aufgabe gleichzeitig.
 14B statt 32B als Default — laesst 12 GB VRAM frei, kein Flush zwischen Schritten noetig.
 
-### gpu-worker (RX 6600 XT) — Nebenjobs
+### gpu-worker (4x RTX 3080) — Produktive Worker-Jobs
 
 | Aufgabe | VRAM | Karten | Anmerkung |
 |---|---|---|---|
-| **Whisper** (Untertitel) | ~1.5 GB | 1 | whisper.cpp + HIP, gut getestet auf AMD |
+| **SDXL** (Batch-Bilder) | ~7 GB | 1-2 | CUDA-nativ, schnell, parallel moeglich |
-| **Real-ESRGAN** (Upscaling) | ~2 GB | 1 | Einfache Inference, ROCm-Support vorhanden |
+| **XTTS v2** (TTS-Batch) | ~4 GB | 1 | Voice-Cloning Batch-Produktion |
-| **SDXL** (Nebenbilder, Batch) | ~7 GB | 1-2 | NUR wenn ROCm-Test erfolgreich |
+| **SadTalker** (Avatar) | ~6 GB | 1 | CUDA-only, hier nativ lauffaehig |
-| **Piper TTS** | CPU | 0 | Braucht keine GPU, nutzt CPU/RAM des Rigs |
+| **Whisper** (Untertitel) | ~1.5 GB | 1 | faster-whisper mit CUDA |
-| **Embeddings** (lokale) | ~1 GB | 1 | Fuer Jarvis/RAG, nicht Video-Pipeline |
+| **Real-ESRGAN** (Upscaling) | ~2 GB | 1 | 4K-Upscale fuer Thumbnails/Szenen |
+| **Kleine LLMs** (7-10B) | ~8 GB | 1 | Hilfs-LLM fuer Zusammenfassungen, Tags |
+| **Embeddings** | ~1 GB | 1 | Fuer Jarvis/RAG, nicht Video-Pipeline |
 
-Realistisch nutzbar: 3-4 von 8 Karten. Rest idle lassen oder ausbauen (Strom sparen).
+Kernvorteil: Identischer CUDA-Stack wie ki-tower. Code einmal schreiben, ueberall deployen.
-Das Rig wird NICHT 24/7 laufen — nur einschalten wenn Batch-Jobs anstehen.
+4 Karten = 4 parallele Jobs moeglich. Einschalten wenn Batch-Jobs anstehen.
 
-### NICHT auf das Rig
+### gpu-reserve (8x RX 6600 XT) — Reserve/Nebenrolle
+
+| Aufgabe | VRAM | Karten | Anmerkung |
+|---|---|---|---|
+| **Whisper** (whisper.cpp) | ~1.5 GB | 1-2 | Einziger gut getesteter AMD-Usecase |
+| **CPU-Batch-Jobs** | — | — | Piper TTS, FFmpeg, Text-Vorverarbeitung |
+
+Realistisch nutzbar: 1-2 Karten fuer Whisper, Rest bringt kaum Mehrwert.
+Empfehlung: Erst aufbauen wenn 3080-Rig voll ausgelastet. Alternative: verkaufen.
+
+### NICHT auf das AMD-Rig
 
 | Aufgabe | Warum nicht |
 |---|---|
-| Qwen (jede Groesse) | PyTorch + ROCm + Textgen auf inoffizieller HW = Frust |
+| SDXL / Bildgenerierung | ROCm inoffiziell, CUDA-Version laeuft auf 3080 besser |
-| FLUX.1-dev | >8 GB VRAM, CUDA-optimiert |
+| XTTS v2 | PyTorch + ROCm ungetestet, auf 3080 CUDA-nativ |
-| SadTalker | CUDA-only in der Praxis |
+| SadTalker | CUDA-only |
-| XTTS v2 | PyTorch + ROCm ungetestet — erst v2 wenn ROCm stabil |
+| Qwen / LLMs | PyTorch + ROCm + Textgen = Frust auf inoffizieller HW |
-| Irgendwas im Hauptpfad | Rig-Absturz darf Produktion nicht blockieren |
+| Irgendwas Produktionskritisches | Workaround-basierte HW darf Produktion nicht blockieren |
+
+## Hardware-Priorisierung: 3080 vs. 6600 XT
+
+**Klare Rangfolge:**
+
+| Rang | Hardware | Rolle | Begruendung |
+|---|---|---|---|
+| 1 | **RTX 3090** (ki-tower) | Chef | 24 GB VRAM, schwere Modelle, Orchestrierung |
+| 2 | **4x RTX 3080** (gpu-worker) | Produktiver Worker | CUDA-nativ = selber Code wie ki-tower. 10 GB VRAM pro Karte reicht fuer SDXL, XTTS, SadTalker, Whisper. Kein Portierungsaufwand. |
+| 3 | **8x RX 6600 XT** (gpu-reserve) | Reserve / ggf. verkaufen | ROCm inoffiziell. Jeder Usecase, den die 6600 XT kann, kann die 3080 besser + einfacher. Einziger Vorteil: Kartenanzahl fuer massiv-paralleles Whisper. Realistisch nicht gebraucht. |
+
+**Warum 4x 3080 > 8x 6600 XT:**
+- Gleicher Software-Stack wie ki-tower (CUDA). Code einmal schreiben, ueberall deployen.
+- 10 GB VRAM vs. 8 GB VRAM. Klingt wenig, macht bei SDXL/SadTalker den Unterschied.
+- PyTorch + CUDA ist getestet, stabil, dokumentiert. ROCm auf Navi 23 ist Kampf.
+- Weniger Karten = weniger Strom, weniger Kuehlung, weniger moegliche Fehlerquellen.
+- 4 parallele CUDA-Worker decken den gesamten Bedarf ab.
+
+**Empfehlung AMD-Rig:**
+Nicht aktiv aufbauen. Falls 3080-Rig irgendwann an Kapazitaetsgrenzen stoesst: 1-Karten-Test mit Whisper.
+Wenn selbst das nicht lohnt: verkaufen und in NVMe-Storage oder RAM investieren.
 
 ## Worker-Architektur
 
 ```
-ki-tower (3090, Chef)                    gpu-worker (RX 6600 XT, Arbeiter)
+ki-tower (3090, Chef)                    gpu-worker (4x 3080, Worker)       gpu-reserve (RX 6600 XT)
-┌─────────────────────────┐              ┌──────────────────────────────┐
+┌─────────────────────────┐              ┌──────────────────────────────┐   ┌──────────────────┐
-│ Orchestrator (Python)    │              │ Debian 12 + Docker + ROCm   │
+│ Orchestrator (Python)    │              │ Debian 12 + Docker + CUDA   │   │ Reserve/Whisper  │
 │ ├── Job Queue (SQLite)   │   Tailscale  │                              │
-│ ├── /api/submit-job      │◄────────────►│ GPU #0: whisper-worker :8501 │
+│ ├── /api/submit-job      │◄────────────►│ GPU #0: sdxl-worker    :8501 │   │ Whisper :8601   │
-│ ├── /api/job-status      │              │ GPU #1: upscale-worker :8502 │
+│ ├── /api/job-status      │              │ GPU #1: xtts-worker    :8502 │   │ CPU-Batch :8602 │
-│ └── /api/get-result      │              │ GPU #2: sdxl-worker    :8503 │
+│ └── /api/get-result      │   Tailscale  │ GPU #2: sadtalker      :8503 │   │ (nur bei Bedarf)│
-│                          │              │ (GPU #3-7: idle/aus)         │
+│                          │              │ GPU #3: whisper/embed  :8504 │   └──────────────────┘
 │ Qwen 14B  (vLLM)  :8401 │              │                              │
-│ FLUX.1    (ComfyUI):8402 │              │ piper-tts (CPU)        :8504 │
+│ FLUX.1    (ComfyUI):8402 │              │ 10 GB VRAM pro Karte         │
-│ FFmpeg    (lokal)        │              └──────────────────────────────┘
+│ FFmpeg    (lokal)        │              │ CUDA-nativ, kein Workaround  │
-└─────────────────────────┘
+└─────────────────────────┘              └──────────────────────────────┘
 ```
 
 Prinzipien:
@@ -181,10 +223,11 @@ Erfolgskriterium v1: Ein 10-Minuten-Video komplett lokal produziert.
 
 | Feature | Abhaengigkeit |
 |---|---|
-| **XTTS v2** statt Piper | Auf ki-tower (3090), bessere Stimme |
+| **XTTS v2** statt Piper | Auf ki-tower (3090) oder 3080-Worker |
-| **SadTalker Avatar** | Auf ki-tower, optional pro Video |
+| **SadTalker Avatar** | Auf 3080-Worker (6 GB VRAM reicht) |
-| **GPU-Worker-Rig** | ROCm 1-Karten-Test muss positiv sein |
+| **3080 Worker-Rig** | Aufbau parallel zu v1, CUDA-Stack identisch |
 | **Python-Orchestrator** | Erst manuell verstehen, dann automatisieren |
+| **SDXL-Batch auf 3080** | Nebenbilder parallel generieren |
 | **Qwen 32B** statt 14B | Nur wenn 14B-Skripte nachweislich zu schwach |
 
 ## v3+ — Spaeter
@@ -220,23 +263,23 @@ PHASE 4 — Polieren + erstes echtes Video (Woche 6)
 ├── Erstes Video auf YouTube hochladen
 └── Ergebnis: "v1 steht und produziert"
 
-PHASE 5 — RX 6600 XT 1-Karten-Test (Woche 7-8)
+PHASE 5 — 3080-Rig Aufbau (Woche 7-8, parallel moeglich)
-├── Eine Karte in Testrechner
+├── Debian 12 + NVIDIA-Treiber + CUDA + Docker (selber Stack wie ki-tower)
-├── Debian + ROCm + whisper.cpp + Real-ESRGAN testen
+├── SDXL-Worker, Whisper-Worker, XTTS-Worker aufsetzen
-├── Go/No-Go Entscheidung fuer Rig-Aufbau
+├── Tailscale + Job-API anbinden
-└── Ergebnis: "Weiss ob das Rig sich lohnt"
+└── Ergebnis: "4 parallele CUDA-Worker laufen"
 
-PHASE 6 — Rig-Integration (nur wenn Phase 5 positiv)
+PHASE 6 — v2 Features (nach stabiler Produktion)
-├── Rig aufbauen (3-4 Karten, Debian + Docker + ROCm)
+├── XTTS v2 auf 3080-Worker (bessere Stimme, Batch)
-├── Whisper-Worker + Upscale-Worker aufsetzen
+├── SadTalker Avatar auf 3080-Worker
-├── In Pipeline einbinden via Tailscale
-└── Ergebnis: "Nebenjobs laufen parallel auf dem Rig"
-
-PHASE 7 — v2 Features (nach stabiler Produktion)
-├── XTTS v2 auf ki-tower (bessere Stimme)
-├── SadTalker Avatar (optional pro Video)
 ├── Python-Orchestrator (automatische Verkettung)
-└── Ergebnis: "Semi-automatische Videoproduktion"
+└── Ergebnis: "Semi-automatische Videoproduktion mit Worker-Pool"
+
+PHASE 7 — AMD-Rig Entscheidung (optional, spaeter)
+├── Bewertung ob 3080-Rig Kapazitaet reicht
+├── Falls nicht: 1-Karten-Test mit RX 6600 XT + Whisper
+├── Falls ja: AMD-Rig verkaufen, Erloese in Storage investieren
+└── Ergebnis: "Klare Entscheidung ueber AMD-Hardware"
 ```
 
 ## Entscheidungen (getroffen)
@@ -244,12 +287,13 @@ PHASE 7 — v2 Features (nach stabiler Produktion)
 | Frage | Entscheidung | Begruendung |
 |---|---|---|
 | OS ki-tower | **Debian 12** | Einfacher fuer GPU, Docker, kein Hypervisor-Overhead |
-| OS gpu-worker | **Debian 12** | GPU-Passthrough in Proxmox auf AMD = Kampf |
+| OS gpu-worker | **Debian 12** | Identisch mit ki-tower, CUDA-nativ, kein Sonderweg |
+| Worker-Rig | **4x RTX 3080** | CUDA-nativ > 8x RX 6600 XT mit ROCm-Workarounds |
 | LLM-Modell | **Qwen 14B** (Default) | 12 GB VRAM, laesst Platz. 32B nur als Upgrade. |
 | LLM-Server | **vLLM** | Schneller als llama.cpp bei Batch, Model-Unloading |
 | Bildgenerierung | **ComfyUI + FLUX.1-dev** | Flexibel, Workflow-basiert, gute Qualitaet |
 | TTS v1 | **Piper TTS** (CPU) | Kein GPU-Verbrauch, sofort einsatzbereit |
-| TTS v2 | **XTTS v2** (3090) | Voice-Cloning, natuerlichere Stimme |
+| TTS v2 | **XTTS v2** (3090 oder 3080) | Voice-Cloning, natuerlichere Stimme. 4 GB VRAM, passt auf 3080. |
 | Avatar | **Nicht in v1** | Nice-to-have, nicht Kernprodukt |
 | Job-Queue | **SQLite** | Ein User, kein Redis/RabbitMQ noetig |
 | Netzwerk | **Tailscale** | Verbindet ki-tower + gpu-worker, fertig |
@@ -258,11 +302,11 @@ PHASE 7 — v2 Features (nach stabiler Produktion)
 
 | # | Risiko | Wahrscheinlichkeit | Impact | Mitigation |
 |---|---|---|---|---|
-| 1 | **ROCm auf RX 6600 XT instabil** | Hoch | Mittel | 1-Karten-Test VOR Rig-Aufbau. Fallback: alles auf 3090. |
+| 1 | **ROCm auf RX 6600 XT instabil** | Hoch | **Niedrig** | Betrifft nur Reserve-Rig. 3080-Worker ist CUDA-nativ. |
 | 2 | **Piper TTS deutsch zu robotisch** | Mittel | Hoch | Testen. Wenn zu schlecht: OpenAI TTS als Bruecke (~0.50 EUR/Video). XTTS in v2. |
 | 3 | **VRAM-Tetris auf 3090** | Mittel | Mittel | 14B statt 32B. Sequentiell. vLLM Model-Unloading. |
 | 4 | **Pipeline wird zu komplex vor v1** | Hoch | Hoch | v1 brutal einfach. Bash-Scripts, keine Frameworks. |
-| 5 | **Stromkosten Rig vs. Nutzen** | Mittel | Niedrig | Nur 3-4 Karten bestuecken. Rig nur bei Batch-Jobs einschalten. |
+| 5 | **Stromkosten Rig vs. Nutzen** | Mittel | Niedrig | 3080-Rig nur bei Batch-Jobs einschalten. AMD-Rig im Zweifel verkaufen. |
 
 ## Kosten-Schaetzung