diff --git a/core/src/knaster/inventory/placement.py b/core/src/knaster/inventory/placement.py
index cc630ec..cdd257e 100644
--- a/core/src/knaster/inventory/placement.py
+++ b/core/src/knaster/inventory/placement.py
@@ -182,7 +182,7 @@ def plan(nodes: list[NodeProfile], roles: list[RoleSpec], models: list[ModelSpec
         missing = role.count - placed
         if missing and (not role.needs.gpu or role.cpu_fallback):
             mode: Literal["cpu", "cpu_fallback"] = "cpu" if not role.needs.gpu else "cpu_fallback"
-            candidates = [n for n in nodes if n.memory_gb >= role.needs.min_ram_gb]
+            candidates = [n for n in nodes if n.cpu_roles and n.memory_gb >= role.needs.min_ram_gb]
             # bevorzugt Nodes ohne GPU-Rollen, dann wenig belastete, dann viel RAM
             gpu_roles = {a.node for a in result.assignments if a.mode == "gpu"}
             candidates.sort(key=lambda n: (n.name in gpu_roles, cpu_load[n.name], -n.memory_gb, n.name))
diff --git a/core/src/knaster/inventory/profile.py b/core/src/knaster/inventory/profile.py
index 41f254c..4908d8c 100644
--- a/core/src/knaster/inventory/profile.py
+++ b/core/src/knaster/inventory/profile.py
@@ -43,6 +43,7 @@ class NodeProfile(BaseModel):
     disks: list[Disk] = Field(default_factory=list)
     gpus: list[GPU] = Field(default_factory=list)
     labels: dict[str, str] = Field(default_factory=dict)
+    cpu_roles: bool = True   # False: Arbeitsplatz/Kiosk – keine Infra- oder CPU-Fallback-Rollen, nur eigene GPUs
 
 
 NVIDIA_SMI_QUERY = ["nvidia-smi", "--query-gpu=index,name,memory.total,compute_cap,driver_version",
diff --git a/core/tests/test_artifacts.py b/core/tests/test_artifacts.py
index 86dd906..7521a49 100644
--- a/core/tests/test_artifacts.py
+++ b/core/tests/test_artifacts.py
@@ -24,7 +24,7 @@ def test_healer_labels_available_on_alerts():
     """Labels, die Healer-Regeln brauchen, müssen von Metrik oder Scrape-Target kommen."""
     prom = yaml.safe_load((DEPLOY / "prometheus/prometheus.yml").read_text())
     jobs = {j["job_name"]: j for j in prom["scrape_configs"]}
-    for job in ("node", "gpu", "vllm"):
+    for job in ("node", "gpu", "llamacpp"):
         for sc in jobs[job]["static_configs"]:
             assert {"slot", "pve_node", "vmid"} <= set(sc["labels"]), (job, sc)
     from knaster.canary import OPS_LABELS
@@ -46,13 +46,17 @@ def test_compose_files_parse(role):
 
 
 def test_ops_labels_consistent_between_registry_and_prometheus():
+    """Das erste Scrape-Ziel eines Slots trägt dieselben ops-Labels wie die Registry (Healer-Ziel)."""
     reg = yaml.safe_load((REPO_ROOT / "sites/knaster/registry.yaml").read_text())
     prom = yaml.safe_load((DEPLOY / "prometheus/prometheus.yml").read_text())
-    vllm = {sc["labels"]["slot"]: sc["labels"] for sc in
-            next(j for j in prom["scrape_configs"] if j["job_name"] == "vllm")["static_configs"]}
-    for slot, labels in vllm.items():
+    first: dict[str, dict] = {}
+    for sc in next(j for j in prom["scrape_configs"] if j["job_name"] == "llamacpp")["static_configs"]:
+        first.setdefault(sc["labels"]["slot"], sc["labels"])
+    assert first
+    for slot, labels in first.items():
         ops = reg["slots"][slot]["ops"]
-        assert ops["vmid"] == labels["vmid"] and ops["container"] == labels["container"]
+        assert {k: ops[k] for k in ("docker_host", "container", "pve_node", "vmid")} == \
+            {k: labels[k] for k in ("docker_host", "container", "pve_node", "vmid")}, slot
 
 
 WORKFLOWS = sorted((REPO_ROOT / "n8n/workflows").glob("*.json"))
@@ -160,19 +164,27 @@ def test_proxmox_site_consistent_with_registry_and_prometheus():
     reg = yaml.safe_load((REPO_ROOT / "sites/knaster/registry.yaml").read_text())
     vms = site["vms"]
     for vm in vms.values():
-        assert vm["gpu"] in site["pci_mappings"]
-        assert site["pci_mappings"][vm["gpu"]]["node"] == vm["node"]  # Mapping liegt auf dem Host der VM
+        for gpu in vm["gpus"]:
+            assert gpu in site["pci_mappings"]
+            assert site["pci_mappings"][gpu]["node"] == vm["node"]  # Mapping liegt auf dem Host der VM
         assert vm["driver_generation"] in {"legacy", "modern"}
-    gpus = [vm["gpu"] for vm in vms.values()]
+        assert vm["node"] in site["nodes"] and site["nodes"][vm["node"]]["gpu_host"]
+    gpus = [g for vm in vms.values() for g in vm["gpus"]]
     assert len(gpus) == len(set(gpus))  # keine GPU doppelt durchgereicht
+    assert set(gpus) == set(site["pci_mappings"])  # jede gemappte Karte steckt in einer VM
     by_vmid = {str(vm["vmid"]): (name, vm) for name, vm in {**vms, **site["containers"]}.items()}
     for slot, spec in reg["slots"].items():
-        ops = spec.get("ops")
-        if not ops:
+        ops = spec.get("ops") or {}
+        if "vmid" not in ops:  # z. B. Ada-Worker unter Windows (D3), kein Proxmox-Gast
+            assert "pve_node" not in ops, slot
             continue
         name, vm = by_vmid[ops["vmid"]]
         assert vm["node"] == ops["pve_node"], slot
-        assert ops["docker_host"].startswith(name.split("-")[0]), slot
+        assert ops["docker_host"] == name, slot
+    for c in site["containers"].values():
+        if c.get("ha"):
+            assert site["nodes"][c["node"]]["zfs_tank"] and c["storage"] == "tank"
+            assert all(site["nodes"][t]["zfs_tank"] for t in c["replicate_to"])
     vmids = [str(v["vmid"]) for v in vms.values()] + [str(c["vmid"]) for c in site["containers"].values()]
     assert len(vmids) == len(set(vmids))
     # vLLM nur auf modernen Karten
diff --git a/core/tests/test_inventory_validate.py b/core/tests/test_inventory_validate.py
index b631dba..0f1c281 100644
--- a/core/tests/test_inventory_validate.py
+++ b/core/tests/test_inventory_validate.py
@@ -28,29 +28,70 @@ def test_parsers():
     assert disks[0].size_gb == 256.1 and not disks[0].rotational
 
 
+PVE_GPU_HOSTS = {"pve44", "pve46", "pve48", "pve52"}
+
+
+def test_site_knaster_matches_real_nodes():
+    """Aufbauplan Task 0.4: Site-Dateien beschreiben die echten Knoten, nicht mehr die Annahmen pve-ada/pve1–4."""
+    import ipaddress
+
+    from knaster.util import load_yaml
+
+    nodes = {n.name: n for n in load_nodes(REPO_ROOT / "sites/knaster/inventory.yaml")}
+    assert set(nodes) == {"pve44", "pve46", "pve48", "pve52", "pve61", "gode-pc-05", "gode-pc-06"}
+    pve = load_yaml(REPO_ROOT / "sites/knaster/proxmox.yaml")
+    old_net = ipaddress.ip_network("10.20.0.0/24")
+    ips = []
+    for section in ("vms", "containers"):
+        ips += [ipaddress.ip_interface(g["ip"]).ip for g in pve[section].values()]
+    ips += [ipaddress.ip_address(pve["cluster"][k]) for k in ("gateway", "dns")]
+    assert not [ip for ip in ips if ip in old_net]
+    assert {m["node"] for m in pve["pci_mappings"].values()} <= PVE_GPU_HOSTS
+    assert {v["node"] for v in pve["vms"].values()} <= PVE_GPU_HOSTS
+    # eine GPU-VM pro GPU-Knoten mit allen Karten des Knotens (D2)
+    assert sorted(v["node"] for v in pve["vms"].values()) == sorted(PVE_GPU_HOSTS)
+    for vm in pve["vms"].values():
+        mapped = {name for name, m in pve["pci_mappings"].items() if m["node"] == vm["node"]}
+        assert set(vm["gpus"]) == mapped
+        gpus_inv = [g for g in nodes[vm["node"]].gpus]
+        assert len(vm["gpus"]) == len(gpus_inv)
+    # Ada-Rechner bleiben Windows-Arbeitsplätze (D3): keine Infra-/CPU-Rollen
+    assert not nodes["gode-pc-05"].cpu_roles and not nodes["pve61"].cpu_roles
+
+
 def test_placement_knaster():
     roles, models = load_catalog(REPO_ROOT / "catalog")
     p = plan(load_nodes(REPO_ROOT / "sites/knaster/inventory.yaml"), roles, models)
     by_role = {}
     for a in p.assignments:
         by_role.setdefault(a.role, []).append(a)
+    assert {by_role["gpu-main"][0].node, by_role["gpu-flex"][0].node} == {"gode-pc-05", "gode-pc-06"}
     assert by_role["gpu-main"][0].gpu_name.startswith("NVIDIA RTX 4000 Ada")
     assert "qwen3-14b-awq" in by_role["gpu-main"][0].models_fitting
     embed_nodes = {a.node for a in by_role["gpu-embed"]}
     assert len(embed_nodes) == 2  # Anti-Affinität
     assert all("P2000" in a.gpu_name for a in by_role["gpu-embed"] + by_role["gpu-small"])
-    assert by_role["infra"][0].mode == "cpu"
+    assert by_role["infra"][0].mode == "cpu" and by_role["infra"][0].node in PVE_GPU_HOSTS
     assert not p.unplaced
     # M4000 bewusst außer Betrieb (ADR-0006): weder frei noch belegt
     assert p.free_gpus == []
     assert len(p.disabled_gpus) == 4 and all("M4000" in g for g in p.disabled_gpus)
     tts = {a.role: a for a in p.assignments if a.role.startswith("tts")}
-    assert tts["tts-hq"].mode == "shared" and tts["tts-hq"].node == "pve-ada"
+    assert tts["tts-hq"].mode == "shared" and tts["tts-hq"].node == by_role["gpu-flex"][0].node
     assert "qwen3-tts-1.7b" in tts["tts-hq"].models_fitting
     assert tts["tts-cpu"].node == by_role["infra"][0].node
     assert tts["tts-cpu"].models_fitting == ["piper-de-thorsten-medium"]
 
 
+def test_nodes_without_cpu_roles_get_no_infra():
+    """Arbeitsplätze und Kiosk nehmen keine CPU-Rollen, auch wenn sie den meisten RAM haben."""
+    roles, models = load_catalog(REPO_ROOT / "catalog")
+    nodes = [NodeProfile(name="workstation", memory_gb=64, cpu_roles=False),
+             NodeProfile(name="server", memory_gb=32)]
+    p = plan(nodes, roles, models)
+    assert {a.node for a in p.assignments if a.mode in ("cpu", "cpu_fallback")} == {"server"}
+
+
 def test_placement_other_cluster():
     roles, models = load_catalog(REPO_ROOT / "catalog")
     p = plan(load_nodes(REPO_ROOT / "sites/example-single-gpu/inventory.yaml"), roles, models)
diff --git a/deploy/prometheus/prometheus.yml b/deploy/prometheus/prometheus.yml
index 31ba743..cb1cd79 100644
--- a/deploy/prometheus/prometheus.yml
+++ b/deploy/prometheus/prometheus.yml
@@ -1,5 +1,8 @@
 # Scrape-Ziele. Die Labels an den GPU-Zielen (slot, docker_host, container, pve_node, vmid) landen in den
-# Alerts und damit beim Healer. Hostnamen = DNS-Namen der VMs (ANNAHME bis Deployment).
+# Alerts und damit beim Healer. IP-Literale aus sites/knaster/proxmox.yaml (Global Constraints, Aufbauplan).
+# ANNAHME bis Task 0.2 (Gast-IPs) und Task 3.3 (welcher Slot auf welcher P2000 läuft).
+# Ada-Worker (GODE-PC-05/06, Windows, D3) werden nicht gescrapt: ihre Verfügbarkeit meldet die
+# Worker-Registry v2 (Task 6.4), der Canary-Prober des Routers prüft die Slots zusätzlich.
 global:
   scrape_interval: 30s
   evaluation_interval: 30s
@@ -15,52 +18,45 @@ scrape_configs:
     metrics_path: /metrics
     static_configs: [{targets: ["router:8080"]}]
 
-  - job_name: vllm
-    static_configs:
-      - targets: ["gpu-main:8000"]
-        labels: {slot: tier1-general, docker_host: gpu-main, container: vllm, pve_node: pve-ada, vmid: "201"}
-      - targets: ["gpu-flex:8000"]
-        labels: {slot: tier1-flex, docker_host: gpu-flex, container: vllm, pve_node: pve-ada, vmid: "202"}
-
+  # Erstes Ziel je Slot = Healer-Ziel in sites/knaster/registry.yaml (ops)
   - job_name: llamacpp
     static_configs:
-      - targets: ["gpu-embed-1:8081"]
-        labels: {slot: embed-default, docker_host: gpu-embed-1, container: llamacpp-embed, pve_node: pve3, vmid: "221"}
-      - targets: ["gpu-embed-1:8082"]
-        labels: {slot: rerank-default, docker_host: gpu-embed-1, container: llamacpp-rerank, pve_node: pve3, vmid: "221"}
-      - targets: ["gpu-small:8080"]
-        labels: {slot: verifier-small, docker_host: gpu-small, container: llamacpp-chat, pve_node: pve3, vmid: "231"}
+      - targets: ["192.168.100.224:8081"]
+        labels: {slot: embed-default, docker_host: gpu-pve44, container: llamacpp-embed, pve_node: pve44, vmid: "244"}
+      - targets: ["192.168.100.226:8081"]
+        labels: {slot: embed-default, docker_host: gpu-pve46, container: llamacpp-embed, pve_node: pve46, vmid: "246"}
+      - targets: ["192.168.100.224:8082"]
+        labels: {slot: rerank-default, docker_host: gpu-pve44, container: llamacpp-rerank, pve_node: pve44, vmid: "244"}
+      - targets: ["192.168.100.228:8080"]
+        labels: {slot: verifier-small, docker_host: gpu-pve48, container: llamacpp-chat, pve_node: pve48, vmid: "248"}
 
   - job_name: gpu
     static_configs:
-      - targets: ["gpu-main:9835"]
-        labels: {slot: tier1-general, pve_node: pve-ada, vmid: "201"}
-      - targets: ["gpu-flex:9835"]
-        labels: {slot: tier1-flex, pve_node: pve-ada, vmid: "202"}
-      - targets: ["gpu-embed-1:9835"]
-        labels: {slot: embed-default, pve_node: pve3, vmid: "221"}
-      - targets: ["gpu-embed-2:9835"]
-        labels: {slot: embed-default, pve_node: pve4, vmid: "222"}
-      - targets: ["gpu-small:9835"]
-        labels: {slot: verifier-small, pve_node: pve3, vmid: "231"}
+      - targets: ["192.168.100.224:9835"]
+        labels: {slot: embed-default, pve_node: pve44, vmid: "244"}
+      - targets: ["192.168.100.226:9835"]
+        labels: {slot: embed-default, pve_node: pve46, vmid: "246"}
+      - targets: ["192.168.100.228:9835"]
+        labels: {slot: verifier-small, pve_node: pve48, vmid: "248"}
+      - targets: ["192.168.100.232:9835"]
+        labels: {slot: "", pve_node: pve52, vmid: "252"}   # nur M4000, außer Betrieb bis Task 3.3
 
   - job_name: node   # Labels werden für GpuXidError → Healer (VM-Neustart) gebraucht
     static_configs:
-      - targets: ["gpu-main:9100"]
-        labels: {slot: tier1-general, pve_node: pve-ada, vmid: "201"}
-      - targets: ["gpu-flex:9100"]
-        labels: {slot: tier1-flex, pve_node: pve-ada, vmid: "202"}
-      - targets: ["gpu-embed-1:9100"]
-        labels: {slot: embed-default, pve_node: pve3, vmid: "221"}
-      - targets: ["gpu-embed-2:9100"]
-        labels: {slot: embed-default, pve_node: pve4, vmid: "222"}
-      - targets: ["gpu-small:9100"]
-        labels: {slot: verifier-small, pve_node: pve3, vmid: "231"}
+      - targets: ["192.168.100.224:9100"]
+        labels: {slot: embed-default, pve_node: pve44, vmid: "244"}
+      - targets: ["192.168.100.226:9100"]
+        labels: {slot: embed-default, pve_node: pve46, vmid: "246"}
+      - targets: ["192.168.100.228:9100"]
+        labels: {slot: verifier-small, pve_node: pve48, vmid: "248"}
+      - targets: ["192.168.100.232:9100"]
+        labels: {slot: "", pve_node: pve52, vmid: "252"}
 
   - job_name: proxmox
     metrics_path: /pve
     params: {module: [default]}
-    static_configs: [{targets: ["pve1", "pve2", "pve3", "pve4", "pve-ada"]}]
+    static_configs:
+      - targets: ["192.168.100.210", "192.168.100.209", "192.168.100.212", "192.168.100.207", "192.168.100.214"]
     relabel_configs:
       - {source_labels: [__address__], target_label: __param_target}
       - {source_labels: [__param_target], target_label: instance}
diff --git a/docs/PLAN.md b/docs/PLAN.md
index 782dc73..4283765 100644
--- a/docs/PLAN.md
+++ b/docs/PLAN.md
@@ -33,6 +33,7 @@ Ziel: Ein starkes LLM (OpenRouter) erarbeitet neue Aufgaben einmalig und bricht
 - **GPU-Nodes als VM.** Grund: Die alten Karten (Maxwell M4000, Pascal P2000) brauchen fest gepinnte Treiber mit CUDA 12.x, die Ada-Karten profitieren von aktuellen Treibern. Mit VMs lebt beides sauber getrennt auf einem Cluster. Treiber-Updates werden per Snapshot rückrollbar.
 - **CPU-Infrastruktur als LXC oder leichte VM** (n8n, Postgres, LiteLLM, Monitoring). Das spart RAM auf den i7-Nodes.
 - Innerhalb der VMs bzw. LXCs läuft Docker Compose, ein Compose-Projekt pro Rolle.
+- **Stand Aufbauplan (D2):** eine GPU-VM pro Knoten mit allen Karten des Knotens statt einer VM pro Rolle. Im Cluster stecken nur noch Maxwell und Pascal, die Ada-Rechner bleiben Windows-Arbeitsplätze (ADR-0001 und ADR-0006, jeweils Nachtrag).
 
 ### 1.2 Was Proxmox zusätzlich ermöglicht
 
@@ -47,30 +48,35 @@ Ziel: Ein starkes LLM (OpenRouter) erarbeitet neue Aufgaben einmalig und bricht
 
 ### 1.3 Rollenverteilung (aktuelle Hardware)
 
+Stand: Aufbauplan vom 12.10.2026 (`docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md`). Die Knoten stehen in `sites/knaster/inventory.yaml`. Welche P2000 welche Rolle bekommt, legt erst der Benchmark-Tag fest (Task 3.3).
+
 | Rolle | Hardware | Engine | Aufgabe |
 |---|---|---|---|
-| `gpu-main` | RTX 4000 Ada #1 (20 GB) | vLLM, Multi-LoRA | Slot `tier1-general` plus Skill-Adapter |
-| `gpu-flex` | RTX 4000 Ada #2 (20 GB) | vLLM / Unsloth | tagsüber zweiter Slot oder Reserve, nachts LoRA-Training |
-| `gpu-embed` | 2× Quadro P2000 (5 GB) | llama.cpp (Embedding/Rerank) | `embed-default`, `rerank-default`, redundant auf zwei Hosts |
-| `gpu-small` | Quadro P2000 (5 GB) | llama.cpp | `verifier-small`, `signature-extractor` (3–4B) |
-| – | 4× Quadro M4000 (8 GB) | – | **vorerst außer Betrieb** (ADR-0006), nur nach Benchmark für llama.cpp-Rollen |
-| `tts-hq` | teilt RTX 4000 Ada #2 | PyTorch | `tts-de-hq`: Qwen3-TTS 1.7B (ADR-0006) |
-| `tts-cpu` | Infra-LXC (CPU) | Piper (ONNX) | `tts-de`: schnelle Sprachausgabe, Fallback |
-| `infra` | i7 6./7. Gen, 32 GB | Docker | n8n, LiteLLM, Postgres+pgvector, Redis, Router, Healer, Langfuse, Prometheus/Grafana |
-| `strong` | extern | OpenRouter | `tier0-strong`, Skill-Autor (Hermes) |
+| `gpu-main` | RTX 4000 Ada (20 GB) in GODE-PC-05, Windows | llama-server über Worker-Registry v2 (D3); vLLM/Multi-LoRA erst ab Phase 9 | Slot `tier1-general`, wenn der Worker online ist, sonst tier0 |
+| `gpu-flex` | RTX 4000 Ada (20 GB) in GODE-PC-06, Windows | wie `gpu-main` | `tier1-flex`; Training erst ab Phase 9 |
+| `gpu-embed` | 2× Quadro P2000 (5 GB) in `gpu-pve44` und `gpu-pve46` | llama.cpp (Embedding/Rerank) | `embed-default`, `rerank-default`, redundant auf zwei Knoten |
+| `gpu-small` | Quadro P2000 (5 GB) in `gpu-pve48` | llama.cpp | `verifier-small`, `signature-extractor` (3–4B) |
+| – | 4× Quadro M4000 (8 GB), je eine in pve44/46/48/52 | – | **vorerst außer Betrieb** (ADR-0006), werden aber an die GPU-VM durchgereicht; nach dem Benchmark nur für llama.cpp-Rollen |
+| `tts-hq` | teilt die Ada in GODE-PC-06 | PyTorch | `tts-de-hq`: Qwen3-TTS 1.7B, erst ab Phase 9 (WSL2, D3) |
+| `tts-cpu` | Infra-LXC (CPU) | Piper (ONNX) | `tts-de`: Sprachausgabe, vorerst einziger TTS-Slot |
+| `infra` | LXC `infra` auf pve44 (`tank`, HA nach pve52/pve48) | Docker | Router, Postgres+pgvector, Healer, Prometheus/Grafana/Alertmanager; **kein eigener LiteLLM** (D4) |
+| `ops` | LXC auf pve46 | – | Ansible, OpenTofu, Repo-Clone |
+| `strong` | extern | OpenRouter **über den LiteLLM mit PSE auf appsrv08** | `tier0-strong`, Skill-Autor (Hermes) |
+
+pve61 (Surface Book, 8 GB) nimmt keine Gäste auf und zeigt nur das Grafana-Dashboard als Kiosk. n8n läuft weiter auf n8n.mindboost.app, LiteLLM auf appsrv08 (D4).
 
 Wichtig: Auf Maxwell und Pascal läuft kein vLLM (das braucht Compute Capability ≥ 7.0), und CUDA 13 unterstützt sie nicht mehr. Daher auf diesen Nodes Treiber und Images pinnen. Auch PyTorch hat dort keine Zukunft mehr (2.14 ist die letzte Version mit CUDA-12-Wheels). Deshalb laufen auf alten Karten nur llama.cpp-Workloads (ADR-0006).
 
-### 1.4 Netzwerk und Storage (entschieden, siehe ADR-0002)
+### 1.4 Netzwerk und Storage (entschieden, siehe ADR-0002 mit Nachtrag D1)
 
-Ausgangslage: **1 GbE** zwischen den Nodes, pro physischer Maschine **2–3 SSDs mit 128–256 GB**.
+Ausgangslage: **1 GbE**, flaches Netz `192.168.100.0/24`. Die Knoten sind mit ext4 und LVM-thin auf einer System-SSD installiert, kein ZFS.
 
 - **Kein Ceph.** Ceph braucht für brauchbare Latenz und Rebuild-Zeiten mindestens 10 GbE und mehr Platz pro OSD. Mit 1 GbE und kleinen SSDs würde jeder Schreibvorgang über das Netz gebremst und ein Rebuild das Netz tagelang belegen.
-- **ZFS lokal pro Node.** SSD 1 trägt das Proxmox-System. SSD 2 und 3 bilden, wo vorhanden, einen ZFS-Mirror `tank` für VM-Disks. Auf Nodes mit nur zwei SSDs ist `tank` eine Einzel-SSD, die über Replikation abgesichert wird.
-- **ZFS-Replikation** (Proxmox-Job, alle 15 Min.) für die Infra-VMs auf einen zweiten Node. Zusammen mit Proxmox HA startet die VM nach einem Node-Ausfall dort mit maximal 15 Min. altem Stand. Für Postgres wird das zusätzlich durch PBS-Backups und WAL-Archivierung abgefedert.
-- **Modelle liegen lokal** auf der GPU-VM, in einem eigenen Disk-Image (`models`, nicht repliziert, nicht gesichert). Quelle ist Hugging Face oder ein optionaler **Modell-Mirror** auf einem Infra-Node (HTTP/NFS, nur lesend). 10 GB über 1 GbE dauern etwa 90 s, das ist für Modellwechsel unkritisch.
-- **Proxmox Backup Server** als VM oder LXC auf dem Node mit dem meisten freien SSD-Platz, oder besser auf einer externen Platte bzw. einem NAS. Gesichert werden Postgres, Konfiguration und Datensätze, keine Modellgewichte.
-- **Netztrennung per VLAN** (Proxmox SDN): `mgmt` (Proxmox, PBS), `svc` (Dienste untereinander), `ext` (Zugriff von außen auf n8n und Router). Ohne Bandbreitengewinn, aber Replikation und Backups lassen sich zeitlich steuern, damit sie den Inferenz-Traffic nicht stören.
+- **Variante B (D1, entschieden 12.10.):** Die System-SSD bleibt (`local`, `local-lvm` für die GPU-VMs). Auf pve44, pve48 und pve52 wird die zweite SSD nach Freigabe zur Einzel-SSD `tank`. pve46 und pve61 bleiben ohne ZFS. Der ARC ist auf 4 GiB begrenzt.
+- **ZFS-Replikation** (Proxmox-Job, alle 15 Min.) für HA-Gäste (`infra`) zwischen den `tank`-Knoten. Zusammen mit Proxmox HA startet der Gast nach einem Knotenausfall mit höchstens 15 Min. altem Stand. Für Postgres wird das zusätzlich durch PBS-Backups und WAL-Archivierung abgefedert.
+- **Modelle liegen lokal** auf der GPU-VM, in einem eigenen Disk-Image (`models`, 60 GB, nicht repliziert, nicht gesichert). Quelle ist Hugging Face oder ein optionaler **Modell-Mirror** auf einem Infra-Node (HTTP/NFS, nur lesend). 10 GB über 1 GbE dauern etwa 90 s, das ist für Modellwechsel unkritisch.
+- **Proxmox Backup Server** als VM `pbs` auf pve52, Datastore auf einem externen Datenträger oder NAS (Task 5.1). Gesichert werden Postgres, Konfiguration und Datensätze, keine Modellgewichte.
+- **Netz (D5):** Die Knoten behalten .207–.214. Gäste bekommen feste IPs aus einem Block außerhalb des DHCP-Bereichs, vorgeschlagen ist `.220–.239` (Prüfung in Task 0.2). Konfigurationen nutzen IP-Literale, keine DNS-Namen. **VLANs** (`mgmt`, `svc`, `ext`) kommen erst später, wenn der Switch das zulässt.
 
 **Speicherbudget pro Rolle (Richtwerte):**
 
@@ -80,7 +86,7 @@ Ausgangslage: **1 GbE** zwischen den Nodes, pro physischer Maschine **2–3 SSDs
 | `gpu-embed` / `gpu-small` | 15–25 GB | Embedding-, Rerank- und kleine GGUF-Modelle (je 0,5–3 GB), Images |
 | `infra` | 40–80 GB | Postgres (Fälle, Traces), Prometheus (15 Tage Retention), Langfuse |
 
-Die genaue SSD-Verteilung wird beim Inventarlauf erfasst (`sites/knaster/inventory.yaml`).
+Die SSD-Verteilung steht in `sites/knaster/inventory.yaml` (Bestandsaufnahme vom 12.10.).
 
 ---
 
@@ -303,10 +309,19 @@ Die Portabilität beruht also auf den **Daten und der Pipeline**, nicht auf Gewi
 - Infrastruktur heilt deterministisch, ohne LLM-Entscheidungen (ADR-0005)
 - Alte GPUs nur llama.cpp, M4000 vorerst aus, TTS mit Piper (CPU) und Qwen3-TTS (Ada) (ADR-0006)
 
+### Entscheidungen 2026-10 (Aufbauplan)
+| # | Thema | Stand |
+|---|---|---|
+| D1 | Speicher: Variante B, keine Neuinstallation, `tank` auf pve44/48/52 | **entschieden** 12.10. Gelöscht wird erst nach ausdrücklicher Freigabe der alten Windows-Platten |
+| D2 | Eine Ubuntu-VM pro GPU-Knoten mit allen Karten (ADR-0001, Nachtrag) | empfohlen, Bestätigung offen (Task 0.3) |
+| D3 | Ada-Rechner bleiben Windows, Anbindung über die Worker-Registry v2 (ADR-0006, Nachtrag) | empfohlen, Bestätigung offen |
+| D4 | Kein eigener LiteLLM, der Router nutzt den LiteLLM mit PSE auf appsrv08 | empfohlen, Bestätigung offen |
+| D5 | Knoten-IPs bleiben, Gäste aus `.220–.239`, kein VLAN | empfohlen, Bestätigung offen. Der IP-Block wird in Task 0.2 geprüft |
+
 ### Offen
 1. Erstes Basismodell für `tier1-general` (8–14B, gut quantisierbar, LoRA-freundlich, gutes Deutsch). Entscheidung per Kalibrierungslauf.
 2. Kommen die M4000 zurück? `llama-bench` plus Strommessung am Deployment-Tag (bis dahin außer Betrieb, ADR-0006)
 3. Verifier-Strategie pro Aufgabentyp: Code-Checks, Schema, kleines Judge-Modell, Stichproben durch das starke Modell
 4. Schwellwerte: Graduierung (Start 90 %), Fallzahl fürs LoRA-Training (Start 300), Canary-Anteil (Start 10 %)
 5. Kanal für den Pflege-Agenten: n8n Chat, Telegram oder Matrix
-6. Standort des Proxmox Backup Servers (intern auf SSD oder extern)
+6. Ziel-Speicher des Proxmox Backup Servers (Aufbauplan Task 5.1, Empfehlung: externer Datenträger oder NAS)
diff --git a/docs/adr/0001-gpu-vms-infra-lxc.md b/docs/adr/0001-gpu-vms-infra-lxc.md
index a9bc3b0..47e2e0c 100644
--- a/docs/adr/0001-gpu-vms-infra-lxc.md
+++ b/docs/adr/0001-gpu-vms-infra-lxc.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # ADR-0001: GPU-Nodes als VM, Infrastruktur als LXC
 
-- Status: angenommen
+- Status: angenommen, ergänzt am 2026-10-13 (Nachtrag D2, Bestätigung offen)
 - Datum: 2026-10-11
 
 ## Kontext
@@ -15,3 +15,15 @@ Im Cluster stecken GPUs aus drei Generationen: Maxwell (M4000), Pascal (P2000) u
 - Der VM-RAM ist bei Passthrough vollständig reserviert. Er wird deshalb knapp bemessen: llama.cpp-VMs 6–8 GB, vLLM-VMs 24–32 GB.
 - Keine Live-Migration für GPU-VMs. Bei einem Ausfall springt der Router auf einen anderen Slot oder auf Stufe 0.
 - Treiber-Updates laufen pro VM, abgesichert durch einen Snapshot.
+
+## Nachtrag 2026-10-13: eine GPU-VM pro Knoten (Aufbauplan D2, Bestätigung offen)
+Die echte Hardware (Aufbauplan, Ausgangslage) ändert die Voraussetzungen:
+- Im Proxmox-Cluster stecken nur Maxwell und Pascal (pve44, pve46, pve48: M4000 + P2000, pve52: nur M4000). Die beiden RTX 4000 Ada sitzen in Windows-Arbeitsplätzen außerhalb des Clusters (D3, ADR-0006). Das Argument „gemischte Generationen in einem Host“ entfällt.
+- Die Knoten haben 32 GB RAM. Eine VM pro Rolle würde den RAM mehrfach fest reservieren.
+
+Deshalb gilt, sobald D2 bestätigt ist:
+- **Pro GPU-Knoten eine Ubuntu-24.04-VM** (`gpu-pve44` … `gpu-pve52`, vmid 244–252) mit **allen** Karten des Knotens, 12 GB RAM fest, R580 (`driver_generation: legacy`). Darin laufen die Rollen als Docker-Compose-Dienste.
+- Resource Mappings heißen `gpu-<typ>-<knoten>` (z. B. `gpu-p2000-pve44`).
+- Ausgeschaltete Karten (M4000) werden trotzdem durchgereicht. So braucht ihr Wiedereinsatz nach dem Benchmark keine Änderung an der VM.
+- Infra bleibt LXC (`infra`, vmid 101), dazu kommt ein kleiner `ops`-LXC (vmid 100) für Ansible und OpenTofu.
+- Die oben genannten RAM-Richtwerte für vLLM-VMs entfallen. Das RAM-Budget je Knoten steht im Aufbauplan.
diff --git a/docs/adr/0002-storage-zfs-kein-ceph.md b/docs/adr/0002-storage-zfs-kein-ceph.md
index 473c29e..3c27e3b 100644
--- a/docs/adr/0002-storage-zfs-kein-ceph.md
+++ b/docs/adr/0002-storage-zfs-kein-ceph.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # ADR-0002: ZFS lokal + Replikation statt Ceph
 
-- Status: angenommen
+- Status: angenommen, ergänzt am 2026-10-13 (Nachtrag D1, entschieden)
 - Datum: 2026-10-11
 
 ## Kontext
@@ -16,3 +16,13 @@ Die Nodes sind mit **1 GbE** verbunden. Jede physische Maschine hat 2–3 SSDs m
 - Bei einem Node-Ausfall gehen höchstens 15 Min. Daten der Infra-VMs verloren. Postgres sichert sich zusätzlich über WAL-Archivierung bzw. PBS.
 - Modellwechsel verursachen Downloads (10 GB ≈ 90 s über 1 GbE). Das ist akzeptabel.
 - Die Speicherbudgets pro Rolle stehen in PLAN.md, Abschnitt 1.4.
+
+## Nachtrag 2026-10-13: Variante B ohne Neuinstallation (Aufbauplan D1, entschieden am 12.10.)
+Die Knoten sind bereits mit ext4 und LVM-thin auf der System-SSD installiert. Entschieden ist **Variante B**:
+- Die System-SSD bleibt, wie sie ist (`local` und `local-lvm`). Die GPU-VMs liegen auf `local-lvm`.
+- Auf **pve44, pve48 und pve52** wird die zweite SSD (bisher altes Windows) nach ausdrücklicher Freigabe remote zur Einzel-SSD `tank` (`ashift=12`, `lz4`). Auf pve48 bleibt `sdc` unberührt.
+- **pve46** (eine Platte) und **pve61** (Kiosk) bekommen kein ZFS. Dort laufen nur Gäste ohne HA (GPU-VM, `ops`).
+- HA-Gäste (`infra`) liegen auf `tank` und werden alle 15 Min. auf die anderen `tank`-Knoten repliziert.
+- Der ZFS-ARC wird auf 4 GiB begrenzt.
+- Einen Spiegel für die Systemplatte gibt es nicht. Fällt eine System-SSD aus, wird der Knoten neu installiert, die HA-Gäste laufen repliziert weiter.
+- Variante A (Neuinstallation mit ZFS-RAID1 vor Ort) lässt sich später pro Knoten nachholen.
diff --git a/docs/adr/0006-legacy-gpus-llamacpp-tts-auf-ada.md b/docs/adr/0006-legacy-gpus-llamacpp-tts-auf-ada.md
index 2a913b3..0ecbd9c 100644
--- a/docs/adr/0006-legacy-gpus-llamacpp-tts-auf-ada.md
+++ b/docs/adr/0006-legacy-gpus-llamacpp-tts-auf-ada.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # ADR-0006: Alte GPUs nur für llama.cpp, M4000 vorerst außer Betrieb, TTS auf Ada und CPU
 
-- Status: angenommen
+- Status: angenommen, ergänzt am 2026-10-13 (Nachtrag D3, Bestätigung offen)
 - Datum: 2026-10-12
 
 ## Kontext
@@ -20,3 +20,9 @@
 ## Folgen
 - Bei `gpu-flex` muss sich der Lifecycle die Karte mit TTS teilen. Während des Trainings gehen sowohl `tier1-flex` als auch `tts-de-hq` auf `unavailable`, und LiteLLM fällt auf `tts-de` zurück.
 - Die tatsächlichen RTF-Werte misst `knaster bench tts` beim Deployment. Sie ersetzen die Schätzungen im Katalog.
+
+## Nachtrag 2026-10-13: Ada-Rechner bleiben Windows (Aufbauplan D3, Bestätigung offen)
+Die beiden RTX 4000 Ada stecken in **GODE-PC-05 und GODE-PC-06** (je eine Karte, 64 GB RAM). Das sind Windows-Arbeitsplätze, tagsüber haben Mitarbeitende Vorrang. Sie laufen schon heute als LLM-Worker (`LocalLLMWorker.ps1`, llama-server mit CUDA).
+- Die Slots `tier1-general` und `tier1-flex` lösen künftig über die **Worker-Registry v2** auf einen Worker auf, der gerade online ist. Ist keiner online, geht die Anfrage an tier0 über den PSE-LiteLLM (Aufbauplan Task 6.4). Bis dahin behalten sie in der Registry ihre Engine.
+- **vLLM, Multi-LoRA, QLoRA und Qwen3-TTS (`tts-de-hq`)** laufen unter Windows nicht nativ. Sie kommen erst mit einer späteren Entscheidung über WSL2 bzw. nächtliches vLLM (Phase 9). Bis dahin ist `tts-de` (Piper, CPU) der einzige aktive TTS-Slot.
+- Im Inventar stehen die Rechner mit `cpu_roles: false`. Das Placement verplant dort nur die GPU und nie Infra- oder CPU-Fallback-Rollen.
diff --git a/docs/spec/SPEC-inventory.md b/docs/spec/SPEC-inventory.md
index d3fed4a..ea81f69 100644
--- a/docs/spec/SPEC-inventory.md
+++ b/docs/spec/SPEC-inventory.md
@@ -29,7 +29,7 @@ Deterministisch:
    - `prefer: largest` wählt die GPU mit dem meisten VRAM (für LLM-Rollen).
    - `prefer: smallest_fitting` wählt die kleinste passende GPU (für Embedding und Rerank). So bleiben große Karten frei.
 3. Rollen mit `share_with: <rolle>` teilen sich die GPU (bzw. bei `gpu: false` den Node) einer bereits platzierten Rolle. Ein Beispiel ist TTS auf `gpu-flex`.
-4. Rollen mit `gpu: false` bzw. `cpu_fallback: true` werden ohne passende GPU den CPU-Nodes zugewiesen, sortiert nach RAM.
+4. Rollen mit `gpu: false` bzw. `cpu_fallback: true` werden ohne passende GPU den CPU-Nodes zugewiesen, sortiert nach RAM. Nodes mit `cpu_roles: false` (Arbeitsplätze, Kiosk) sind davon ausgenommen. Dort wird nur die eigene GPU verplant.
 5. Pro zugewiesener Rolle werden die Katalogmodelle gelistet, die passen (Engine, VRAM, CC).
 6. Ergebnis: `assignments[{role, node, gpu_index?, models_fitting[]}]` und `unplaced[{role, reason}]`.
 
diff --git a/docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md b/docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md
index eb85949..0341e16 100644
--- a/docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md
+++ b/docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md
@@ -138,14 +138,15 @@ Ersetzt PLAN §8 „0 Fundament“ (Teil Inventar) und IMPLEMENTATION „Gemeins
 **Interfaces:**
 - Produces: Proxmox-Knoten `pve44`, `pve46`, `pve48`, `pve52`, `pve61`, dazu die Inventar-Knoten `gode-pc-05` und `gode-pc-06` (Ada, ohne Proxmox, nur im Inventar). PCI-Mappings `gpu-m4000-pve44`, `gpu-p2000-pve44`, `gpu-m4000-pve46`, `gpu-p2000-pve46`, `gpu-m4000-pve52`, `gpu-m4000-pve48`, `gpu-p2000-pve48`. GPU-VMs `gpu-pve44` (vmid 244), `gpu-pve46` (246), `gpu-pve48` (248), `gpu-pve52` (252). Infra-LXC `infra` (vmid 101). Ansible-Gruppen `pve_all`, `pve_gpu_hosts`, `pve_kiosk`.
 
-- [ ] **Step 1: Failing test.** In `test_inventory_validate.py` den Test `test_site_knaster_matches_real_nodes` anlegen:
+- [x] **Step 1: Failing test.** In `test_inventory_validate.py` den Test `test_site_knaster_matches_real_nodes` anlegen:
   - Die Inventar-Knoten sind genau `{pve44, pve46, pve48, pve52, pve61, gode-pc-05, gode-pc-06}`.
   - `proxmox.yaml` enthält keine IP aus `10.20.0.0/24`.
   - Jedes `pci_mappings[*].node` und jedes `vms[*].node` liegt in `{pve44, pve46, pve48, pve52}`.
-- [ ] **Step 2:** `make test` → FAIL (alte Annahmen `pve-ada`, `pve1`–`pve4`).
-- [ ] **Step 3:** Site-Dateien umschreiben. Werte für IDs und Pfade aus `lspci -nn` und dem Healthcheck: M4000 `10de:13f1` auf `0000:01:00`, P2000 `10de:1c30` auf `0000:02:00`. Gateway `192.168.100.1`, DNS `192.168.100.120`, keine `vlan_svc`, Gast-IPs aus D5. Die M4000 bleiben `disabled: true` bis zum Benchmark-Tag (Task 3.3). Die Ada-Slots (`tier1-general`, `tier1-flex`, `tts-de-hq`) behalten vorerst ihre Engine. In `registry.yaml` entfallen bei ihnen nur `pve_node` und `vmid`. Die Umstellung auf die Worker-Registry folgt in Task 6.4.
-- [ ] **Step 4:** `make test && make validate` → PASS. `knaster placement plan --inventory sites/knaster/inventory.yaml` liefert eine Zuordnung ohne Fehler.
-- [ ] **Step 5:** Commit `sites: Inventar und Zielbild an echte Knoten (pve44–pve61) angepasst; ADR-0001/0002/0006 ergänzt`.
+- [x] **Step 2:** `make test` → FAIL (alte Annahmen `pve-ada`, `pve1`–`pve4`).
+- [x] **Step 3:** Site-Dateien umschreiben. Werte für IDs und Pfade aus `lspci -nn` und dem Healthcheck: M4000 `10de:13f1` auf `0000:01:00`, P2000 `10de:1c30` auf `0000:02:00`. Gateway `192.168.100.1`, DNS `192.168.100.120`, keine `vlan_svc`, Gast-IPs aus D5. Die M4000 bleiben `disabled: true` bis zum Benchmark-Tag (Task 3.3). Die Ada-Slots (`tier1-general`, `tier1-flex`, `tts-de-hq`) behalten vorerst ihre Engine. In `registry.yaml` entfallen bei ihnen nur `pve_node` und `vmid`. Die Umstellung auf die Worker-Registry folgt in Task 6.4.
+- [x] **Step 4:** `make test && make validate` → PASS. `knaster placement plan --inventory sites/knaster/inventory.yaml` liefert eine Zuordnung ohne Fehler.
+- [x] **Step 5:** Commit `sites: Inventar und Zielbild an echte Knoten (pve44–pve61) angepasst; ADR-0001/0002/0006 ergänzt`.
+- Ergebnis (13.10.): Zusätzlich angepasst wurden `platform/proxmox/tofu` (mehrere Karten pro VM, Speicher je Gast, `vlan_svc: null`), `playbooks/site.yml` (`pve-host` nur für `pve_gpu_hosts`), die Replikation in `pve-host` (mehrere Ziele) und `deploy/prometheus/prometheus.yml` (IP-Literale, keine Ada-Ziele). Neues Inventarfeld `cpu_roles: false` für die Ada-Rechner und pve61. Damit verplant das Placement dort keine Infra- und keine CPU-Rollen. Hinweis: Das Placement schlägt `infra` auf pve52 vor, weil dort keine Karte aktiv ist. Laut RAM-Budget steht `infra` auf pve44, so ist es in `proxmox.yaml` eingetragen. Nicht mit `tofu validate` und `ansible-lint` geprüft, beides ist lokal nicht installiert. Das wird im ops-LXC nachgeholt (Task 3.1).
 
 ---
 
@@ -234,7 +235,7 @@ Ersetzt GPU-Knoten 3 (Teil Cluster). Mit 5 Stimmen ist **kein QDevice** nötig.
 
 **Wo:** remote · **Files:** Modify `platform/proxmox/ansible/inventory.yml`, `platform/proxmox/ansible/playbooks/site.yml`, Create `platform/proxmox/README.md` (Abschnitt ops-LXC)
 
-- [ ] LXC `ops` (Debian 13, vmid 100, auf pve44, IP aus D5) mit `ansible-core`, `opentofu`, `git` und dem Repo-Clone. Ansible läuft nicht auf dem Windows-Laptop.
+- [ ] LXC `ops` (Debian 13, vmid 100, auf pve46 laut RAM-Budget, IP aus D5) mit `ansible-core`, `opentofu`, `git` und dem Repo-Clone. Ansible läuft nicht auf dem Windows-Laptop.
 - [ ] `site.yml`: `pve-host` nur für `pve_gpu_hosts` (pve44, pve46, pve48, pve52). pve61 steht in `pve_kiosk` ohne VFIO und Blacklist.
 - [ ] Rolle `pve-host` ergänzen: `/etc/modprobe.d/vfio.conf` mit `options vfio-pci ids=<liste>` und `softdep nvidia pre: vfio-pci`. Die Liste enthält die Grafik- **und** die Audio-Funktionen der Karten. Die IDs aus `lspci -nn -s 01:00` und `lspci -nn -s 02:00` auf dem Knoten lesen, nicht aus dem Gedächtnis eintragen; bekannt sind bisher nur die VGA-IDs `10de:13f1` und `10de:1c30`.
 - [ ] `ansible-playbook playbooks/site.yml --limit pve_gpu_hosts --check`, danach der echte Lauf. Knoten **einzeln** neu starten.
diff --git a/platform/proxmox/README.md b/platform/proxmox/README.md
index 7202c19..34426dd 100644
--- a/platform/proxmox/README.md
+++ b/platform/proxmox/README.md
@@ -7,8 +7,8 @@ Proxmox-spezifische Schicht (austauschbar, siehe PLAN §7.2). Eingabe ist immer
 ## Ablauf
 
 1. **Inventar:** auf jedem Node `knaster inventory collect` ausführen und `sites/knaster/inventory.yaml` ersetzen. Danach `knaster placement plan --inventory sites/knaster/inventory.yaml` und die Ergebnisse in `proxmox.yaml` übertragen (PCI-Pfade über `lspci -nn | grep -i nvidia`, IOMMU-Gruppen).
-2. **Hosts vorbereiten:** `ansible-playbook playbooks/site.yml --limit pve_hosts`. Setzt IOMMU und VFIO und sperrt die NVIDIA-Treiber auf dem Host. Danach die Hosts neu starten. Der ZFS-Pool `tank` wird **nicht** automatisch angelegt (Datenverlustgefahr), die Rolle gibt dafür den Befehl aus.
-3. **Template:** pro Node ein Ubuntu-24.04-Cloud-Image als Template mit VMID 9000.
+2. **Hosts vorbereiten:** `ansible-playbook playbooks/site.yml --limit pve_gpu_hosts`. Setzt IOMMU und VFIO und sperrt die NVIDIA-Treiber, nur auf GPU-Knoten (pve61 bleibt unberührt, Kiosk). Danach die Hosts neu starten. Der ZFS-Pool `tank` wird **nicht** automatisch angelegt (Datenverlustgefahr), die Rolle gibt dafür den Befehl aus.
+3. **Template:** pro GPU-Knoten ein Ubuntu-24.04-Cloud-Image als Template mit VMID 9000.
 4. **VMs/LXC:** `cd tofu && tofu init && tofu plan -var proxmox_api_token=...` und danach `tofu apply`.
 5. **Gäste:** `ansible-playbook playbooks/site.yml --limit gpu_vms,infra`. Installiert die Treiber pro Generation gepinnt (legacy/modern), das Container-Toolkit, Docker und den Xid-Exporter.
 6. **Dienste:** `deploy/compose/<rolle>` auf den jeweiligen Gästen starten.
diff --git a/platform/proxmox/ansible/inventory.yml b/platform/proxmox/ansible/inventory.yml
index f68999c..e1e52e9 100644
--- a/platform/proxmox/ansible/inventory.yml
+++ b/platform/proxmox/ansible/inventory.yml
@@ -1,29 +1,40 @@
-# ANNAHME bis Deployment – Hosts und IPs aus sites/knaster/proxmox.yaml
+# Hosts und IPs aus sites/knaster/proxmox.yaml (Aufbauplan Task 0.4). Ansible läuft im ops-LXC (Task 3.1).
+# Gast-IPs: ANNAHME bis Task 0.2 (DHCP-Ausschluss .220–.239).
 all:
   vars:
     knaster_site: knaster
   children:
-    pve_hosts:
-      hosts:
-        pve-ada: {}
-        pve1: {}
-        pve2: {}
-        pve3: {}
-        pve4: {}
+    pve_all:
+      children:
+        pve_gpu_hosts:
+          hosts:
+            pve44: {ansible_host: 192.168.100.210}
+            pve46: {ansible_host: 192.168.100.209}
+            pve48: {ansible_host: 192.168.100.212}
+            pve52: {ansible_host: 192.168.100.207}
+        pve_kiosk:                  # keine VFIO-/NVIDIA-Sperre, iGPU bleibt beim Host (Kiosk)
+          hosts:
+            pve61: {ansible_host: 192.168.100.214}
       vars:
         ansible_user: root
     gpu_vms:
       hosts:
-        gpu-main:    {ansible_host: 10.20.0.201, driver_generation: modern, knaster_role: gpu-vllm}
-        gpu-flex:    {ansible_host: 10.20.0.202, driver_generation: modern, knaster_role: gpu-vllm}
-        gpu-embed-1: {ansible_host: 10.20.0.221, driver_generation: legacy, knaster_role: gpu-llamacpp, llamacpp_profile: embed}
-        gpu-embed-2: {ansible_host: 10.20.0.222, driver_generation: legacy, knaster_role: gpu-llamacpp, llamacpp_profile: embed}
-        gpu-small:   {ansible_host: 10.20.0.231, driver_generation: legacy, knaster_role: gpu-llamacpp, llamacpp_profile: chat}
+        gpu-pve44: {ansible_host: 192.168.100.224}
+        gpu-pve46: {ansible_host: 192.168.100.226}
+        gpu-pve48: {ansible_host: 192.168.100.228}
+        gpu-pve52: {ansible_host: 192.168.100.232}
       vars:
         ansible_user: knaster
         ansible_become: true
+        driver_generation: legacy   # R580, Maxwell/Pascal
+        knaster_role: gpu-llamacpp
     infra:
       hosts:
-        infra: {ansible_host: 10.20.0.101}
+        infra: {ansible_host: 192.168.100.221}
+      vars:
+        ansible_user: root
+    ops:
+      hosts:
+        ops: {ansible_host: 192.168.100.220}
       vars:
         ansible_user: root
diff --git a/platform/proxmox/ansible/playbooks/site.yml b/platform/proxmox/ansible/playbooks/site.yml
index e41266e..cc35419 100644
--- a/platform/proxmox/ansible/playbooks/site.yml
+++ b/platform/proxmox/ansible/playbooks/site.yml
@@ -1,6 +1,7 @@
-# Reihenfolge: Hosts vorbereiten → (tofu apply) → GPU-VMs → Infra
-- name: Proxmox-Hosts (IOMMU, VFIO, ZFS-Replikation)
-  hosts: pve_hosts
+# Reihenfolge: GPU-Knoten vorbereiten → (tofu apply) → GPU-VMs → Infra
+# pve61 (pve_kiosk) bekommt bewusst keine Host-Rolle: keine VFIO-Bindung, keine NVIDIA-Sperre (Review Focus 5).
+- name: Proxmox-GPU-Knoten (IOMMU, VFIO, ZFS-Replikation)
+  hosts: pve_gpu_hosts
   roles: [pve-host]
 
 - name: GPU-VMs (Treiber gepinnt, Container-Toolkit, Docker, Xid-Exporter)
diff --git a/platform/proxmox/ansible/roles/pve-host/tasks/main.yml b/platform/proxmox/ansible/roles/pve-host/tasks/main.yml
index 70246b6..8aed32a 100644
--- a/platform/proxmox/ansible/roles/pve-host/tasks/main.yml
+++ b/platform/proxmox/ansible/roles/pve-host/tasks/main.yml
@@ -50,21 +50,28 @@
 
 - name: Hinweis, falls tank fehlt (Pool wird bewusst NICHT automatisch angelegt – Datenverlustgefahr)
   ansible.builtin.debug:
-    msg: "Auf {{ inventory_hostname }} fehlt der ZFS-Pool 'tank'. Anlegen z. B.: zpool create -o ashift=12 tank mirror /dev/disk/by-id/<ssd2> /dev/disk/by-id/<ssd3> && pvesm add zfspool tank -pool tank"
-  when: tank.rc != 0
+    msg: >-
+      Auf {{ inventory_hostname }} fehlt der ZFS-Pool 'tank'. Nach Freigabe (D1) und Prüfung mit
+      `lsblk -o NAME,SIZE,FSTYPE,LABEL /dev/sdb`: zpool create -o ashift=12 -O compression=lz4 -O atime=off
+      tank /dev/disk/by-id/<ssd2> && pvesm add zfspool tank --pool tank --content images,rootdir
+  when:
+    - tank.rc != 0
+    - knaster_pve.nodes[inventory_hostname].zfs_tank | default(false)
 
 - name: Bestehende Replikationsjobs lesen
   ansible.builtin.command: pvesr list
   register: pvesr_jobs
   changed_when: false
 
-- name: ZFS-Replikation für Infra-Gäste
+# Ein Job pro Ziel: <vmid>-0, <vmid>-1, … (Reihenfolge aus replicate_to)
+- name: ZFS-Replikation für HA-Gäste
   ansible.builtin.command: >
-    pvesr create-local-job {{ item.value.vmid }}-0 {{ item.value.replicate_to }}
-    --schedule '{{ knaster_pve.replication_schedule }}' --comment 'knaster {{ item.key }}'
-  loop: "{{ knaster_pve.containers | dict2items }}"
+    pvesr create-local-job {{ item.0.value.vmid }}-{{ idx }} {{ item.1 }}
+    --schedule '{{ knaster_pve.replication_schedule }}' --comment 'knaster {{ item.0.key }}'
+  loop: "{{ knaster_pve.containers | dict2items | subelements('value.replicate_to', skip_missing=true) }}"
+  vars:
+    idx: "{{ item.0.value.replicate_to.index(item.1) }}"
   when:
-    - item.value.node == inventory_hostname
-    - item.value.replicate_to is defined
-    - (item.value.vmid | string) + '-0' not in pvesr_jobs.stdout
+    - item.0.value.node == inventory_hostname
+    - ((item.0.value.vmid | string) + '-' + (idx | string)) not in pvesr_jobs.stdout
   changed_when: true
diff --git a/platform/proxmox/tofu/main.tf b/platform/proxmox/tofu/main.tf
index a8cc40f..ce3d473 100644
--- a/platform/proxmox/tofu/main.tf
+++ b/platform/proxmox/tofu/main.tf
@@ -41,12 +41,12 @@ resource "proxmox_virtual_environment_vm" "gpu" {
   }
 
   efi_disk {
-    datastore_id = local.site.cluster.storage_vm
+    datastore_id = try(each.value.storage, local.site.cluster.storage_default)
     type         = "4m"
   }
 
   disk {
-    datastore_id = local.site.cluster.storage_vm
+    datastore_id = try(each.value.storage, local.site.cluster.storage_default)
     interface    = "scsi0"
     size         = each.value.disk_gb
     discard      = "on"
@@ -55,7 +55,7 @@ resource "proxmox_virtual_environment_vm" "gpu" {
 
   # Modelle: eigenes Disk-Image, nicht repliziert, nicht gesichert (ADR-0002)
   disk {
-    datastore_id = local.site.cluster.storage_vm
+    datastore_id = try(each.value.storage, local.site.cluster.storage_default)
     interface    = "scsi1"
     size         = each.value.models_disk_gb
     discard      = "on"
@@ -64,20 +64,24 @@ resource "proxmox_virtual_environment_vm" "gpu" {
     replicate    = false
   }
 
-  hostpci {
-    device  = "hostpci0"
-    mapping = proxmox_virtual_environment_hardware_mapping_pci.gpu[each.value.gpu].name
-    pcie    = true
-    rombar  = true
+  # Alle Karten des Knotens in eine VM (D2); Reihenfolge = Index in der VM
+  dynamic "hostpci" {
+    for_each = each.value.gpus
+    content {
+      device  = "hostpci${hostpci.key}"
+      mapping = proxmox_virtual_environment_hardware_mapping_pci.gpu[hostpci.value].name
+      pcie    = true
+      rombar  = true
+    }
   }
 
   network_device {
     bridge  = local.site.cluster.bridge
-    vlan_id = local.site.cluster.vlan_svc
+    vlan_id = local.site.cluster.vlan_svc # null = flaches Netz
   }
 
   initialization {
-    datastore_id = local.site.cluster.storage_vm
+    datastore_id = try(each.value.storage, local.site.cluster.storage_default)
     ip_config {
       ipv4 {
         address = each.value.ip
@@ -94,16 +98,16 @@ resource "proxmox_virtual_environment_vm" "gpu" {
   }
 }
 
-resource "proxmox_virtual_environment_container" "infra" {
+resource "proxmox_virtual_environment_container" "lxc" {
   for_each     = local.site.containers
   node_name    = each.value.node
   vm_id        = each.value.vmid
-  tags         = ["knaster", "infra"]
+  tags         = ["knaster", each.key]
   unprivileged = true
   start_on_boot = true
 
   features {
-    nesting = true # Docker im LXC
+    nesting = try(each.value.nesting, true) # Docker im LXC
   }
 
   cpu {
@@ -115,12 +119,12 @@ resource "proxmox_virtual_environment_container" "infra" {
   }
 
   disk {
-    datastore_id = local.site.cluster.storage_vm
+    datastore_id = try(each.value.storage, local.site.cluster.storage_default)
     size         = each.value.disk_gb
   }
 
   operating_system {
-    template_file_id = "${local.site.cluster.storage_iso}:vztmpl/debian-12-standard_12.7-1_amd64.tar.zst"
+    template_file_id = local.site.cluster.lxc_template
     type             = "debian"
   }
 
@@ -132,6 +136,9 @@ resource "proxmox_virtual_environment_container" "infra" {
 
   initialization {
     hostname = each.key
+    dns {
+      servers = [local.site.cluster.dns]
+    }
     ip_config {
       ipv4 {
         address = each.value.ip
@@ -149,5 +156,5 @@ resource "proxmox_virtual_environment_haresource" "infra" {
   resource_id = "ct:${each.value.vmid}"
   state       = "started"
   comment     = "knaster ${each.key}"
-  depends_on  = [proxmox_virtual_environment_container.infra]
+  depends_on  = [proxmox_virtual_environment_container.lxc]
 }
diff --git a/platform/proxmox/tofu/outputs.tf b/platform/proxmox/tofu/outputs.tf
index cc906b2..04ac9a7 100644
--- a/platform/proxmox/tofu/outputs.tf
+++ b/platform/proxmox/tofu/outputs.tf
@@ -2,6 +2,6 @@ output "gpu_vms" {
   value = { for k, v in proxmox_virtual_environment_vm.gpu : k => { node = v.node_name, vmid = v.vm_id } }
 }
 
-output "infra_containers" {
-  value = { for k, v in proxmox_virtual_environment_container.infra : k => { node = v.node_name, vmid = v.vm_id } }
+output "containers" {
+  value = { for k, v in proxmox_virtual_environment_container.lxc : k => { node = v.node_name, vmid = v.vm_id } }
 }
diff --git a/sites/knaster/inventory.yaml b/sites/knaster/inventory.yaml
index 8d63107..6c15972 100644
--- a/sites/knaster/inventory.yaml
+++ b/sites/knaster/inventory.yaml
@@ -1,38 +1,55 @@
-# Inventar des Clusters "knaster".
-# ANNAHME: Die Verteilung der GPUs und SSDs auf die Hosts ist noch nicht erfasst. Bitte beim
-# gemeinsamen Deployment mit `knaster inventory collect` auf jedem Node ersetzen.
+# Inventar des Clusters "knaster" – Stand 12.10.2026 (Aufbauplan docs/superpowers/plans/2026-10-12-…, Ausgangslage).
+# Quelle: Healthcheck 08.10. + Inventar pve48 12.10. + Angaben des Nutzers. Beim Bootstrap mit
+# `knaster inventory collect` gegenprüfen; Abweichungen hier eintragen.
+# Speicher: Variante B (D1) – sda = System (local + local-lvm), sdb wird nach Freigabe zum ZFS-Pool `tank`.
 nodes:
-  - name: pve-ada
-    cpu: {model: "unbekannt", cores: 6, threads: 12}
+  - name: pve44                     # 192.168.100.210, ThinkStation P310
+    cpu: {model: "Intel Core i7-6700", cores: 4, threads: 8}
+    memory_gb: 32
+    disks: [{name: sda, size_gb: 256}, {name: sdb, size_gb: 256}]      # sdb: altes Windows (NTFS) → tank
+    gpus:
+      - {index: 0, name: "Quadro M4000", memory_gb: 8, compute_cap: 5.2, disabled: true, note: "außer Betrieb bis Benchmark-Tag (Task 3.3, ADR-0006)"}
+      - {index: 1, name: "Quadro P2000", memory_gb: 5, compute_cap: 6.1}
+  - name: pve46                     # 192.168.100.209, ThinkStation P310, Legacy-Boot, eine Platte (kein ZFS)
+    cpu: {model: "Intel Core i7-6700", cores: 4, threads: 8}
+    memory_gb: 32
+    disks: [{name: sda, size_gb: 256}]
+    gpus:
+      - {index: 0, name: "Quadro M4000", memory_gb: 8, compute_cap: 5.2, disabled: true, note: "außer Betrieb bis Benchmark-Tag (Task 3.3, ADR-0006)"}
+      - {index: 1, name: "Quadro P2000", memory_gb: 5, compute_cap: 6.1}
+  - name: pve48                     # 192.168.100.212, ThinkStation P310, Legacy-Boot
+    cpu: {model: "Intel Core i7-6700", cores: 4, threads: 8}
+    memory_gb: 32
+    disks: [{name: sda, size_gb: 256}, {name: sdb, size_gb: 256}, {name: sdc, size_gb: 128}]   # sdb → tank, sdc bleibt unberührt
+    gpus:
+      - {index: 0, name: "Quadro M4000", memory_gb: 8, compute_cap: 5.2, disabled: true, note: "außer Betrieb bis Benchmark-Tag (Task 3.3, ADR-0006)"}
+      - {index: 1, name: "Quadro P2000", memory_gb: 5, compute_cap: 6.1}
+  - name: pve52                     # 192.168.100.207, ThinkStation P320, nur M4000 verbaut
+    cpu: {model: "Intel Core i7-7700", cores: 4, threads: 8}
+    memory_gb: 32
+    disks: [{name: sda, size_gb: 256}, {name: sdb, size_gb: 256}]      # sdb: altes Windows (BitLocker) → tank
+    gpus:
+      - {index: 0, name: "Quadro M4000", memory_gb: 8, compute_cap: 5.2, disabled: true, note: "außer Betrieb bis Benchmark-Tag (Task 3.3, ADR-0006)"}
+  - name: pve61                     # 192.168.100.214, Surface Book, LAN über USB-NIC im Dock – nur Kiosk
+    cpu: {model: "Intel Core i5-8350U", cores: 4, threads: 8}
+    memory_gb: 8
+    disks: [{name: nvme0n1, size_gb: 256}]
+    cpu_roles: false
+    labels: {platform: proxmox, purpose: kiosk}
+
+  # Außerhalb des Proxmox-Clusters (D3): Windows-Arbeitsplätze, tagsüber haben Mitarbeitende Vorrang.
+  # Leistung kommt über die Worker-Registry v2 (LocalLLMWorker.ps1, llama-server). Nur die eigene GPU wird verplant.
+  - name: gode-pc-05
+    cpu: {model: "unbekannt (Task 0.1 e2)", cores: 0, threads: 0}
     memory_gb: 64
-    disks: [{name: sda, size_gb: 256}, {name: sdb, size_gb: 256}]
+    cpu_roles: false
+    labels: {platform: windows, worker: worker-registry-v2}
     gpus:
       - {index: 0, name: "NVIDIA RTX 4000 Ada Generation", memory_gb: 20, compute_cap: 8.9}
-      - {index: 1, name: "NVIDIA RTX 4000 Ada Generation", memory_gb: 20, compute_cap: 8.9}
-  - name: pve1
-    cpu: {model: "Intel Core i7 (6. Gen) 3.4 GHz", cores: 4, threads: 8}
-    memory_gb: 32
-    disks: [{name: sda, size_gb: 128}, {name: sdb, size_gb: 256}]
+  - name: gode-pc-06
+    cpu: {model: "unbekannt (Task 0.1 e2)", cores: 0, threads: 0}
+    memory_gb: 64
+    cpu_roles: false
+    labels: {platform: windows, worker: worker-registry-v2}
     gpus:
-      - {index: 0, name: "Quadro M4000", memory_gb: 8, compute_cap: 5.2, disabled: true, note: "außer Betrieb bis llama-bench + Strommessung (ADR-0006)"}
-      - {index: 1, name: "Quadro M4000", memory_gb: 8, compute_cap: 5.2, disabled: true, note: "außer Betrieb bis llama-bench + Strommessung (ADR-0006)"}
-  - name: pve2
-    cpu: {model: "Intel Core i7 (7. Gen) 3.6 GHz", cores: 4, threads: 8}
-    memory_gb: 32
-    disks: [{name: sda, size_gb: 128}, {name: sdb, size_gb: 256}, {name: sdc, size_gb: 256}]
-    gpus:
-      - {index: 0, name: "Quadro M4000", memory_gb: 8, compute_cap: 5.2, disabled: true, note: "außer Betrieb bis llama-bench + Strommessung (ADR-0006)"}
-      - {index: 1, name: "Quadro M4000", memory_gb: 8, compute_cap: 5.2, disabled: true, note: "außer Betrieb bis llama-bench + Strommessung (ADR-0006)"}
-  - name: pve3
-    cpu: {model: "Intel Core i7 (7. Gen) 3.6 GHz", cores: 4, threads: 8}
-    memory_gb: 32
-    disks: [{name: sda, size_gb: 128}, {name: sdb, size_gb: 256}]
-    gpus:
-      - {index: 0, name: "Quadro P2000", memory_gb: 5, compute_cap: 6.1}
-      - {index: 1, name: "Quadro P2000", memory_gb: 5, compute_cap: 6.1}
-  - name: pve4
-    cpu: {model: "Intel Core i7 (7. Gen) 3.6 GHz", cores: 4, threads: 8}
-    memory_gb: 32
-    disks: [{name: sda, size_gb: 128}, {name: sdb, size_gb: 256}, {name: sdc, size_gb: 256}]
-    gpus:
-      - {index: 0, name: "Quadro P2000", memory_gb: 5, compute_cap: 6.1}
+      - {index: 0, name: "NVIDIA RTX 4000 Ada Generation", memory_gb: 20, compute_cap: 8.9}
diff --git a/sites/knaster/proxmox.yaml b/sites/knaster/proxmox.yaml
index bd1a56a..eefeac2 100644
--- a/sites/knaster/proxmox.yaml
+++ b/sites/knaster/proxmox.yaml
@@ -1,31 +1,44 @@
 # Proxmox-Zielbild für "knaster" (Eingabe für platform/proxmox/tofu und ansible).
-# ANNAHMEN (Hosts, VM-IDs, IPs, PCI-Adressen) bis zum Inventarlauf – siehe docs/IMPLEMENTATION.md.
+# Grundlage: Aufbauplan docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md (D1 B, D2, D5).
+# ANNAHME bis Task 0.2: Gast-IPs aus dem vorgeschlagenen Block .220–.239 (DHCP-Ausschluss noch nicht geprüft).
+# ANNAHME bis Task 3.1: PCI-Pfade/IOMMU-Gruppen wie auf pve48 geprüft; auf jedem Knoten mit `lspci -nn` bestätigen.
 cluster:
-  endpoint: https://pve1:8006/
-  storage_vm: tank            # ZFS-Pool auf SSD 2+3 (ADR-0002)
+  endpoint: https://192.168.100.210:8006/   # pve44, IP-Literal (Global Constraints)
+  storage_default: local-lvm   # D1 B: GPU-VMs auf der System-SSD; HA-Gäste auf `tank` (pve44/48/52)
   storage_iso: local
-  template_vmid: 9000         # Ubuntu 24.04 Cloud-Image-Template (pro Node vorhanden)
+  template_vmid: 9000          # Ubuntu 24.04 Cloud-Image-Template (pro GPU-Knoten vorhanden)
+  lxc_template: "local:vztmpl/debian-13-standard_13.1-2_amd64.tar.zst"   # ANNAHME: Dateiname nach `pveam update` prüfen
   bridge: vmbr0
-  vlan_svc: 20
-  gateway: 10.20.0.1
-  dns: 10.20.0.1
+  vlan_svc: null               # flaches Netz, vorerst kein VLAN (D5)
+  gateway: 192.168.100.1
+  dns: 192.168.100.120
   ssh_public_key_file: ~/.ssh/id_ed25519.pub
 
-pci_mappings:                 # Proxmox Resource Mappings (Datacenter → Resource Mappings → PCI)
-  gpu-ada-1:   {node: pve-ada, path: "0000:01:00", id: "10de:27b2", subsystem_id: "", iommu_group: 0}
-  gpu-ada-2:   {node: pve-ada, path: "0000:02:00", id: "10de:27b2", subsystem_id: "", iommu_group: 0}
-  gpu-p2000-1: {node: pve3,    path: "0000:01:00", id: "10de:1c30", subsystem_id: "", iommu_group: 0}
-  gpu-p2000-2: {node: pve3,    path: "0000:02:00", id: "10de:1c30", subsystem_id: "", iommu_group: 0}
-  gpu-p2000-3: {node: pve4,    path: "0000:01:00", id: "10de:1c30", subsystem_id: "", iommu_group: 0}
+nodes:                         # Proxmox-Knoten (Cluster-Mitglieder), Ansible-Gruppen siehe platform/proxmox/ansible
+  pve44: {ip: 192.168.100.210, gpu_host: true,  zfs_tank: true}
+  pve46: {ip: 192.168.100.209, gpu_host: true,  zfs_tank: false}   # eine Platte
+  pve48: {ip: 192.168.100.212, gpu_host: true,  zfs_tank: true}
+  pve52: {ip: 192.168.100.207, gpu_host: true,  zfs_tank: true}
+  pve61: {ip: 192.168.100.214, gpu_host: false, zfs_tank: false}   # Surface, Kiosk, keine Gäste
 
-vms:                          # GPU-Rollen als VM (ADR-0001)
-  gpu-main:    {node: pve-ada, vmid: 201, cores: 6, memory_mb: 28672, disk_gb: 40, models_disk_gb: 100, gpu: gpu-ada-1, ip: 10.20.0.201/24, role: gpu-vllm, driver_generation: modern}
-  gpu-flex:    {node: pve-ada, vmid: 202, cores: 6, memory_mb: 28672, disk_gb: 40, models_disk_gb: 100, gpu: gpu-ada-2, ip: 10.20.0.202/24, role: gpu-vllm, driver_generation: modern}
-  gpu-embed-1: {node: pve3,    vmid: 221, cores: 2, memory_mb: 6144,  disk_gb: 30, models_disk_gb: 20,  gpu: gpu-p2000-1, ip: 10.20.0.221/24, role: gpu-llamacpp, profile: embed, driver_generation: legacy}
-  gpu-embed-2: {node: pve4,    vmid: 222, cores: 2, memory_mb: 6144,  disk_gb: 30, models_disk_gb: 20,  gpu: gpu-p2000-3, ip: 10.20.0.222/24, role: gpu-llamacpp, profile: embed, driver_generation: legacy}
-  gpu-small:   {node: pve3,    vmid: 231, cores: 2, memory_mb: 8192,  disk_gb: 30, models_disk_gb: 20,  gpu: gpu-p2000-2, ip: 10.20.0.231/24, role: gpu-llamacpp, profile: chat, driver_generation: legacy}
+pci_mappings:                  # Datacenter → Resource Mappings → PCI; Pfad ohne Funktion = Grafik + Audio
+  gpu-m4000-pve44: {node: pve44, path: "0000:01:00", id: "10de:13f1", subsystem_id: "", iommu_group: 1}
+  gpu-p2000-pve44: {node: pve44, path: "0000:02:00", id: "10de:1c30", subsystem_id: "", iommu_group: 8}
+  gpu-m4000-pve46: {node: pve46, path: "0000:01:00", id: "10de:13f1", subsystem_id: "", iommu_group: 1}
+  gpu-p2000-pve46: {node: pve46, path: "0000:02:00", id: "10de:1c30", subsystem_id: "", iommu_group: 8}
+  gpu-m4000-pve48: {node: pve48, path: "0000:01:00", id: "10de:13f1", subsystem_id: "", iommu_group: 1}
+  gpu-p2000-pve48: {node: pve48, path: "0000:02:00", id: "10de:1c30", subsystem_id: "", iommu_group: 8}
+  gpu-m4000-pve52: {node: pve52, path: "0000:01:00", id: "10de:13f1", subsystem_id: "", iommu_group: 1}
 
-containers:                   # Infrastruktur als LXC (ADR-0001), HA + ZFS-Replikation (ADR-0002)
-  infra:       {node: pve1, vmid: 101, cores: 4, memory_mb: 12288, disk_gb: 60, ip: 10.20.0.101/24, ha: true, replicate_to: pve2}
+vms:                           # eine GPU-VM pro Knoten mit allen Karten (D2), 12 GB fest (RAM-Budget)
+  gpu-pve44: {node: pve44, vmid: 244, cores: 4, memory_mb: 12288, disk_gb: 40, models_disk_gb: 60, gpus: [gpu-m4000-pve44, gpu-p2000-pve44], ip: 192.168.100.224/24, role: gpu-llamacpp, driver_generation: legacy}
+  gpu-pve46: {node: pve46, vmid: 246, cores: 4, memory_mb: 12288, disk_gb: 40, models_disk_gb: 60, gpus: [gpu-m4000-pve46, gpu-p2000-pve46], ip: 192.168.100.226/24, role: gpu-llamacpp, driver_generation: legacy}
+  gpu-pve48: {node: pve48, vmid: 248, cores: 4, memory_mb: 12288, disk_gb: 40, models_disk_gb: 60, gpus: [gpu-m4000-pve48, gpu-p2000-pve48], ip: 192.168.100.228/24, role: gpu-llamacpp, driver_generation: legacy}
+  gpu-pve52: {node: pve52, vmid: 252, cores: 4, memory_mb: 12288, disk_gb: 40, models_disk_gb: 60, gpus: [gpu-m4000-pve52], ip: 192.168.100.232/24, role: gpu-llamacpp, driver_generation: legacy}
 
+containers:                    # LXC (Container zuerst); HA + Replikation nur auf `tank`-Knoten (Task 2.2)
+  ops:   {node: pve46, vmid: 100, cores: 2, memory_mb: 1024, disk_gb: 16, ip: 192.168.100.220/24, storage: local-lvm, nesting: false}   # Ansible/OpenTofu, kein HA (RAM-Budget)
+  infra: {node: pve44, vmid: 101, cores: 4, memory_mb: 8192, disk_gb: 60, ip: 192.168.100.221/24, storage: tank, nesting: true, ha: true, replicate_to: [pve52, pve48]}
+
+# Später, eigene Tasks: pbs (VM 110, pve52, Task 5.1, .222), grp-test (LXC, pve48 auf tank, Phase 8, .223).
 replication_schedule: "*/15"
diff --git a/sites/knaster/registry.yaml b/sites/knaster/registry.yaml
index d34751d..662b22d 100644
--- a/sites/knaster/registry.yaml
+++ b/sites/knaster/registry.yaml
@@ -1,6 +1,9 @@
 # Registry für den Cluster "knaster" (SPEC-core §1).
 # Clients sprechen nur Slot-Namen an; litellm_model ist der Alias in deploy/litellm/config.yaml.
 # ops: Labels für den Healer (Portainer-Endpoint, Container, Proxmox-Node, VM-ID).
+# Stand Aufbauplan Task 0.4: P2000-Slots in den GPU-VMs gpu-pve44/46/48 (Zuordnung ANNAHME bis Benchmark-Tag,
+# Task 3.3). Ada-Slots laufen auf Windows-Arbeitsplätzen (D3) ohne Proxmox; Umstellung auf die
+# Worker-Registry v2 folgt in Task 6.4, bis dahin behalten sie ihre Engine.
 slots:
   tier0-strong:
     tier: 0
@@ -15,37 +18,37 @@ slots:
     tier: 1
     device: gpu
     engine: vllm
-    node: gpu-main                       # RTX 4000 Ada #1
+    node: gpu-main                       # RTX 4000 Ada, GODE-PC-05 (Windows, D3)
     litellm_model: tier1-general
     base_model: qwen3-14b-awq            # Startkandidat, Entscheidung per Kalibrierungslauf
     max_context: 32768
     effective_context: 16384
     supports_lora: true
     fallbacks: [tier1-flex]
-    ops: {docker_host: gpu-main, container: vllm, pve_node: pve-ada, vmid: "201"}   # VM-IDs/Hosts: ANNAHME bis Deployment
+    ops: {docker_host: gpu-main, container: vllm}   # kein Proxmox (D3); bis Task 6.4
 
   tier1-flex:
     tier: 1
     device: gpu
     engine: vllm
-    node: gpu-flex                       # RTX 4000 Ada #2 (nachts Training → unavailable)
+    node: gpu-flex                       # RTX 4000 Ada, GODE-PC-06 (Windows, D3)
     litellm_model: tier1-flex
     base_model: qwen3-14b-awq
     max_context: 32768
     effective_context: 16384
     supports_lora: true
-    ops: {docker_host: gpu-flex, container: vllm, pve_node: pve-ada, vmid: "202"}   # VM-IDs/Hosts: ANNAHME bis Deployment
+    ops: {docker_host: gpu-flex, container: vllm}   # kein Proxmox (D3); bis Task 6.4
 
   verifier-small:
     tier: 1
     device: gpu
     engine: llamacpp
-    node: gpu-small                      # Quadro M4000 (Nutzen per Benchmark prüfen)
+    node: gpu-small                      # Quadro P2000 in gpu-pve48
     litellm_model: verifier-small
     base_model: qwen3-4b-q4km
     max_context: 8192
     effective_context: 6144
-    ops: {docker_host: gpu-small, container: llamacpp-chat, pve_node: pve3, vmid: "231"}   # VM-IDs/Hosts: ANNAHME bis Deployment
+    ops: {docker_host: gpu-pve48, container: llamacpp-chat, pve_node: pve48, vmid: "248"}   # ANNAHME bis Task 3.3
 
   signature-extractor:
     tier: 1
@@ -56,18 +59,18 @@ slots:
     base_model: qwen3-4b-q4km
     max_context: 8192
     effective_context: 6144
-    ops: {docker_host: gpu-small, container: llamacpp-chat, pve_node: pve3, vmid: "231"}   # VM-IDs/Hosts: ANNAHME bis Deployment
+    ops: {docker_host: gpu-pve48, container: llamacpp-chat, pve_node: pve48, vmid: "248"}   # ANNAHME bis Task 3.3
 
   embed-default:
     tier: 1
     device: gpu
     engine: llamacpp
-    node: gpu-embed                      # Quadro P2000
+    node: gpu-embed                      # Quadro P2000, redundant in gpu-pve44 und gpu-pve46
     litellm_model: embed-default
     base_model: qwen3-embedding-0.6b-q8
     max_context: 8192
     kind: embedding
-    ops: {docker_host: gpu-embed-1, container: llamacpp-embed, pve_node: pve3, vmid: "221"}   # VM-IDs/Hosts: ANNAHME bis Deployment
+    ops: {docker_host: gpu-pve44, container: llamacpp-embed, pve_node: pve44, vmid: "244"}   # ANNAHME bis Task 3.3
 
   rerank-default:
     tier: 1
@@ -78,7 +81,7 @@ slots:
     base_model: bge-reranker-v2-m3-q8
     max_context: 8192
     kind: rerank
-    ops: {docker_host: gpu-embed-1, container: llamacpp-rerank, pve_node: pve3, vmid: "221"}   # VM-IDs/Hosts: ANNAHME bis Deployment
+    ops: {docker_host: gpu-pve44, container: llamacpp-rerank, pve_node: pve44, vmid: "244"}   # ANNAHME bis Task 3.3
 
   # --- Sprachausgabe (ADR-0006) ---
   tts-de:
@@ -90,17 +93,17 @@ slots:
     base_model: piper-de-thorsten-medium
     max_context: 5000                    # Zeichen pro Anfrage (TTS-Dienst-Limit)
     kind: tts
-    ops: {docker_host: infra, container: tts-piper, pve_node: pve1, vmid: "101"}   # ANNAHME bis Deployment
+    ops: {docker_host: infra, container: tts-piper, pve_node: pve44, vmid: "101"}   # HA: kann nach pve52/pve48 wandern
 
   tts-de-hq:
     tier: 1
     device: gpu
     engine: pytorch
-    node: gpu-flex                       # teilt sich die Ada mit tier1-flex; während Training unavailable
+    node: gpu-flex                       # teilt sich die Ada mit tier1-flex; unter Windows erst ab Phase 9 (WSL2, D3)
     litellm_model: tts-de-hq
     base_model: qwen3-tts-1.7b
     max_context: 5000
     kind: tts
-    ops: {docker_host: gpu-flex, container: qwen-tts, pve_node: pve-ada, vmid: "202"}   # ANNAHME bis Deployment
+    ops: {docker_host: gpu-flex, container: qwen-tts}   # kein Proxmox (D3)
 
 adapters: []