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Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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# ADR-0006: Alte GPUs nur für llama.cpp, M4000 vorerst außer Betrieb, TTS auf Ada und CPU
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- Status: angenommen
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- Datum: 2026-10-12
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## Kontext
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- PyTorch unterstützt Maxwell und Pascal seit 2.8 nur noch in den cu126-Builds. **PyTorch 2.14 ist die letzte Version mit CUDA-12.x-Wheels** (Ankündigung vom 04.09.2026), danach geht es nur noch über einen eigenen Build.
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- Pascal hat weder bf16 noch schnelles FP16, und FlashAttention fehlt. Qwen3-TTS 1.7B erreicht auf einer Tesla P40 nur **RTF ~7,3** (Referenz-Implementierung, gemessen von tinycomputers.io). P2000 und M4000 sind schwächer.
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- llama.cpp unterstützt Maxwell und Pascal mit CUDA 12 weiterhin. FlashAttention läuft dort auch auf Maxwell.
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- Für die M4000 gibt es keine direkten Messungen. Geschätzt liegt sie bei 7B Q4 auf 12–25 Token/s, bei 120 W pro Karte. Die P2000 decken Embedding, Rerank und Verifier bereits ab.
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## Entscheidung
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1. **Engine-Grenzen im Katalog** (`catalog/models.yaml → engines`): `pytorch` ab Compute Capability 7.5, `vllm` ab 7.0, `llamacpp` ab 5.0. Das Placement setzt PyTorch-Workloads damit nie auf Maxwell/Pascal.
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2. **M4000 vorerst außer Betrieb** (`disabled: true` im Inventar). Wieder aufgenommen werden sie nur nach `llama-bench` plus Strommessung am Deployment-Tag, und dann nur für llama.cpp-Rollen.
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3. **TTS:**
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- `tts-de`: Piper auf der CPU im Infra-LXC. Schnell, robust, ohne GPU, zugleich Fallback.
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- `tts-de-hq`: Qwen3-TTS 1.7B (Apache 2.0, Deutsch, Stimmenklonen) in bf16 auf `gpu-flex`, im Wechsel mit Training und `tier1-flex`. Wenn TTS aktiv ist, sinkt der vLLM-Anteil am VRAM auf ~55 %.
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- Kein TTS auf P2000 oder M4000.
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## Folgen
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- 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.
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- Die tatsächlichen RTF-Werte misst `knaster bench tts` beim Deployment. Sie ersetzen die Schätzungen im Katalog.
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