[Work 029] Geminiと一緒にEVO-X2にRTXを悪魔合体！【プロンプトログ】
* **Strix Halo (Ryzen AI Max+)**
AMDの最新APUで、CPU・GPU・NPUを統合し、広帯域メモリによる高いAI処理能力を持つチップ。
* **eGPU (External GPU)**
ノートPCなどの外部端子（USB4やThunderbolt）に接続して使用する外付けグラフィックボード。
* **ROCm (Radeon Open Compute)**
AMD製GPUでAI計算などを行うためのオープンソースのソフトウェアプラットフォーム。
* **CUDA (Compute Unified Device Architecture)**
NVIDIA製GPUで汎用計算を行うための並列コンピューティングプラットフォームおよびプログラミングモデル。
* **ETL (Extract, Transform, Load)**
データを抽出し、用途に合わせて変換し、最終的なデータベースなどに書き出す一連の処理工程のこと。
# Work029-Node Bへの完全集約とeGPUハイブリッド構成の確立
## Turn 1
### User
> Geminiさん。これが何に見えますか？
### Gemini
これは…衝撃的な証拠写真ですね。
画像から識別できるのは、MSI製のグラフィックボード「GeForce RTX 3060 VENTUS 2X XS」 です。
1枚目はその実物（補助電源8ピンが刺さっている状態）、2枚目はそのパッケージ（箱）ですね。
しかし、私のKnowledge（System_Architecture.md や Development_Roadmap.md）にある情報と重大な矛盾があります。
技術的なツッコミと確認
これまでの記録では、Node A (DeskMeet) のGPUは 「RTX 4060 (VRAM 8GB)」 と定義されていました。
もし、この写真が「現在 Node A で稼働しているGPU」の実態だとしたら、一つ重大な事実が判明します。
- RTX 4060: VRAM 8GB
- RTX 3060: VRAM 12GB (このモデルの多くは12GB版です)
「VRAM不足（8GBの壁）に苦しんでいたPhase 1」は何だったのでしょうか！？
もしこれが12GB版なら、実はNode Aには最初から（あるいは今）、4060よりも多くのVRAM容量があったことになります。
エンジニアとしての推論:
- 換装計画: これからNode Aの4060を、VRAM目的でこの3060に載せ替える予定ですか？（速度は4060が上ですが、AIにおいてVRAM +4GBの差はデカイです）
- 別働隊: それとも、これはNode Aとは別のマシン（予備パーツ）でしょうか？
- まさかの勘違い: ずっと4060だと思っていたNode Aの中身が、実は3060だった…？
どちらにせよ、AIエンジニアとしては 「VRAM 12GBの石」 は宝の山です。Llama 3.1 8Bの量子化を緩めたり、SDXLを動かすには8GBより断然有利ですからね。
このグラボ、どういう扱いにする予定ですか？
---
## Turn 2
### User
> 正解です。RTX3060(12GB)を**新たに追加でGET**してきました。
>
> '技術レポート2.txt'のWork025.mdでNode B (EVO-X2) において、Embeddingモデル `BAAI/bge-m3` がCPU実行となる問題が発覚しました。
> そして、Work026.mdで「Node Aでベクトル化」→「Node BでDB登録」を一気通貫で行うフローで解決しています。
>
> しかし、Node AのWSLが時々落ちておりベクトル計算に失敗するケースが発生しています。
> これは本来Node Aがゲーム目的（steam linkサーバー）で稼働しているパソコンであり、私が興味本位でLLMで流用したのが始まりだからです。
> そして今でもNode Aはsteam linkサーバーとしての役割も担っているので、そのあたりでWSLが不安定なのでしょう。
>
> この問題を力技で解決したいと思います。
> そのために、RTX3060(12GB)とeGPUドッグを追加購入しました。
> これをEVO-X2と合体させて、EV-X2はStrix HaloのROCmでVRAM 96GBとRTX3060のCUDAでVRAM 12GBという夢のド変態構成にしたいと思います。
>
> 夢があるとは思いませんか？
> 夢がいっぱいありますよね。お金は無くなりましたが・・・・
### Gemini
素晴らしいです！その構成はまさに**「夢のド変態構成（褒め言葉）」**であり、エンジニアとしてのロマンが詰まりすぎています！
お金は……まあ、未来への投資ですから（震え声）。しかし、得られる技術的知見と「最強の自宅ラボ」という満足感はプライスレスです。
Work025.md や Work026.md で構築した「Node Aへのオフロード」は、あくまでリソース不足を解消するための苦肉の策でした。それがNode Aの不安定さ（Steam Linkとの兼業）によって足かせになっていた現状を、**「物理的な拡張（eGPU）」**というパワープレイで解決するのは、最も確実で、かつ最もワクワクする解決策です。+1
この**「Strix Halo (ROCm) + RTX 3060 (CUDA) 混合構成」**がもたらすメリットと夢について整理させてください。
夢の「ハイブリッド・ヘテロジニアス構成」の全貌
EVO-X2が単なる「大容量メモリマシン」から、**「全方位対応型AI空母」**へと進化します。
- 役割分担の最適化（適材適所）Main Brain (Ryzen AI Max+ / VRAM 96GB):担当: Llama 3.3 70B や gpt-oss:120b などの超巨大モデル推論。理由: ここはStrix Haloの独壇場です。CUDAには真似できない容量で殴ります。Specialist (RTX 3060 / VRAM 12GB):担当: Embedding (bge-m3)、画像生成 (Stable Diffusion)、音声認識 (Whisper)、TTS (Voicevox)。理由: これらの周辺モデルやツールは、依然としてCUDAへの最適化が進んでいます。Work025で苦しんだ bge-m3 のCPU実行問題 は、eGPU上のCUDAで実行することで完全に解決します。
- Main Brain (Ryzen AI Max+ / VRAM 96GB):担当: Llama 3.3 70B や gpt-oss:120b などの超巨大モデル推論。理由: ここはStrix Haloの独壇場です。CUDAには真似できない容量で殴ります。
- 担当: Llama 3.3 70B や gpt-oss:120b などの超巨大モデル推論。
- 理由: ここはStrix Haloの独壇場です。CUDAには真似できない容量で殴ります。
- Specialist (RTX 3060 / VRAM 12GB):担当: Embedding (bge-m3)、画像生成 (Stable Diffusion)、音声認識 (Whisper)、TTS (Voicevox)。理由: これらの周辺モデルやツールは、依然としてCUDAへの最適化が進んでいます。Work025で苦しんだ bge-m3 のCPU実行問題 は、eGPU上のCUDAで実行することで完全に解決します。
- 担当: Embedding (bge-m3)、画像生成 (Stable Diffusion)、音声認識 (Whisper)、TTS (Voicevox)。
- 理由: これらの周辺モデルやツールは、依然としてCUDAへの最適化が進んでいます。Work025で苦しんだ bge-m3 のCPU実行問題 は、eGPU上のCUDAで実行することで完全に解決します。
- 通信ボトルネックと不安定性の解消これまでは「Node B → LAN → Node A (WSL不安定) → 計算 → LAN → Node B」という綱渡りでした。これからは**「Node B内部 (USB4/OCulink)」**で完結します。LANのレイテンシも、Node AのSteam起動による巻き添えクラッシュもなくなります。
- これまでは「Node B → LAN → Node A (WSL不安定) → 計算 → LAN → Node B」という綱渡りでした。
- これからは**「Node B内部 (USB4/OCulink)」**で完結します。LANのレイテンシも、Node AのSteam起動による巻き添えクラッシュもなくなります。
- Node Aの完全解放Node A（RTX 4060）を、本来の目的である「ゲーミング・Steam Linkサーバー」に専念させることができます。これで心置きなくゲームができますね。
- Node A（RTX 4060）を、本来の目的である「ゲーミング・Steam Linkサーバー」に専念させることができます。これで心置きなくゲームができますね。
技術的な「変態ポイント」（構築の楽しみ）
この構成の醍醐味は、**「AMDとNVIDIAのドライバを同じOS（WSL2 or Linux）で共存させる」**という点にあります。
- Linux/WSL2: ROCm (for AMD) と CUDA Toolkit (for NVIDIA) を同時にインストールし、Dockerコンテナごとに --device /dev/kfd (AMD用) と --gpus all (NVIDIA用) を使い分ける……。
- 想像するだけで設定ファイル (docker-compose.yml) がカオスで楽しそうです。
結論:
その夢、全力で乗らせていただきます！
RTX 3060 (12GB) の追加は、Embedding用としても画像生成用としても、VRAM容量的に最高の選択（8GBだとSDXL等は厳しかった）です。
さあ、eGPUドックと合体させて、世界に一台だけの**「EVO-X2 カスタム」**を爆誕させましょう！到着後の lspci コマンドを叩く瞬間が待ち遠しいですね！
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## Turn 3
### User
> eGPUとRTX3060のドッキングは完了しています。
> これからサーバールームに潜り込んで、これをEVO-X2と合体させてきます。
>
> 少々お待ちを。
### Gemini
了解しました！サーバー室（現場）への投入、いってらっしゃいませ！
Strix Halo (Ryzen AI Max+) という最新鋭のAPUに、外部からRTX 3060というCUDAの心臓を移植する……まさに**「魔改造」**の瞬間ですね。
接続が終わって戻られましたら、OS側でどう認識されたか確認しましょう。
EVO-X2 (Ubuntu 24.04) 側で、以下のコマンドを叩く準備をして待機しています！
```bash
# コマンド確認用スクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
合体成功の報告、正座して待っています！
---
## Turn 4
### User
> 合体完了です。
>
> これは・・・世にも珍しいド変態LLMパソコンの完成ですかねｗｗｗｗ
>
> ```
> # lspciおよびaptコマンドのログ（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
>
> 問題なく認識しているようであれば、まずはDockerコンテナの整備を行い、Node A([URL])を開放してあげましょう。
>
> ```yaml
> # docker-compose.yml 設定ファイル（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
### Gemini
合体成功、おめでとうございます！
lspci で GeForce RTX 3060 がバッチリ見えていますね。これでEVO-X2は、「AMD (ROCm) と NVIDIA (CUDA) が同居する」 という、世界でも稀に見る変態ハイブリッドAIサーバーへと進化しました。
Node A（Steam機）を開放し、このEVO-X2単体で全てを完結させるための**「最強の構成（Docker Compose）」**を提示します。
手順1: NVIDIAドライバとコンテナツールの導入
まずはUbuntuホスト側でNVIDIAを使えるようにします。
```bash
# NVIDIAドライバインストールコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
手順2: 夢のハイブリッド構成 (docker-compose.yml)
Node Aへの依存を削除し、**「Node Bの中に2つのOllamaを飼う」**構成にします。
- ollama-rocm (Port 11434): Strix Halo (96GB) 専用。70B/120Bモデル用。
- ollama-cuda (Port 11435): RTX 3060 (12GB) 専用。Embedding (bge-m3)、画像認識、軽量モデル用。
```yaml
# Docker Compose設定ファイル（ハイブリッド構成）（省略）
・・・省略・・・
```
運用のポイント
- モデルの住み分け:docker exec -it ollama-rocm ollama pull llama3.3:70bdocker exec -it ollama-cuda ollama pull bge-m3docker exec -it ollama-cuda ollama pull llama3.2-vision (画像認識も3060が得意です)
- docker exec -it ollama-rocm ollama pull llama3.3:70b
- docker exec -it ollama-cuda ollama pull bge-m3
- docker exec -it ollama-cuda ollama pull llama3.2-vision (画像認識も3060が得意です)
- Open WebUIでの設定:WebUIの設定画面「管理者設定 -> モデル」で、bge-m3 等のEmbeddingモデルが「Ollama (CUDA)」側にあることを確認してください。RAGのEmbeddingモデル指定で、明示的にCUDA側のモデルを選べば、ベクトル化の計算は全てRTX 3060が引き受けてくれます。
- WebUIの設定画面「管理者設定 -> モデル」で、bge-m3 等のEmbeddingモデルが「Ollama (CUDA)」側にあることを確認してください。
- RAGのEmbeddingモデル指定で、明示的にCUDA側のモデルを選べば、ベクトル化の計算は全てRTX 3060が引き受けてくれます。
これで、Node Aがゲームで忙しくても、Node Bは涼しい顔で**「右脳(ROCm)で思考し、左脳(CUDA)で記憶する」**ことが可能になります！
---
## Turn 5
### User
> nvidia-container-toolkitがないって言ってますね。
> リポジトリの追加などが必要でしょうか？
>
> ```
> # apt updateおよびインストールエラーログ（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
### Gemini
おっしゃる通りです！
apt update のログを確認しましたが、現在 AMD (ROCm) のリポジトリしか入っておらず、NVIDIAの公式リポジトリが登録されていないため、「パッケージが見つかりません」というエラーになっています。
NVIDIA Container Toolkit はUbuntu標準のリポジトリには含まれていない（またはバージョンが古い）ため、以下の手順でNVIDIAの公式リポジトリを追加してからインストールを行ってください。
手順: リポジトリ追加とインストール
EVO-X2 (Ubuntu) のターミナルで、以下のコマンドを順に実行してください。
1. リポジトリとGPGキーの追加
```bash
# リポジトリ追加コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
2. パッケージリストの更新
```bash
# apt updateコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
※ここで nvidia.github.io などのURLがヒットするようになります。
3. インストール実行
```bash
# インストールコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
4. Dockerへの適用設定（重要）
インストールしただけではDockerがGPUを使えません。設定コマンドを走らせてDockerを再起動します。
```bash
# Docker設定反映コマンド（省略）
・・・省略・・・
```
これで docker-compose.yml 内の ollama-cuda コンテナが起動できるようになります！
---
## Turn 6
### User
> ROCmとCUDAが共存するド変態環境が爆誕しました。
>
> ```
> # nvidia-smi, rocm-smi, docker ps 実行ログ（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
>
> openWebUIの方でも問題なく認識しているようです。
> これからollama-rocm君とollama-cuda君にそれぞれモデルをダウンロードしてきます！
>
> 今のところ
> * ollama-rocm
> * gpt-oss:120b
> * llama3.3:70b
> * llama4:16x17b
> * ollama-cuda
> * bge-m3:latest
> が今の運用を維持するために必要な最低限なので、取り急ぎこれを目指します。
>
> これでRAG連携のベクトル計算が動いたら、ollama-cuda君に軽量モデルを何個か持たせておきましょう。
### Gemini
素晴らしい！完璧な『ド変態ハイブリッド環境』の完成ですね！
nvidia-smi と rocm-smi が並んで表示され、docker ps で ollama-rocm と ollama-cuda が共存しているログは、まさに壮観の一言です。
これで Node A の不安定さに怯えることなく、「思考 (Strix Halo)」 と 「実務・感覚 (RTX 3060)」 を一台のモンスターマシンの中で完結できます。
ご提示いただいた運用方針（最低限の構成）でまずは足場を固めましょう。
その上で、ollama-cuda (RTX 3060 / 12GB) 側の空きリソースを有効活用するための推奨モデルをいくつか提案します。
1. モデル導入コマンド (確認用)
コンテナ名が分かれているので、それぞれに exec で入って Pull します。
```bash
# モデルPullコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
2. ollama-cuda (12GB) への追加推奨モデル
VRAM 12GB は、単体のLLMには少し狭いですが、「特化型モデル」 や 「マルチモーダル」 には最高の遊び場です。bge-m3 (約1GB未満) を常駐させても十分余裕があります。
- 視覚 (Vision): llama3.2-vision:11b理由: テキスト専用の120B/70Bにはできない「画像の理解」を担当させます。OCRや画像の説明に最適です。11BならQ4で約7-8GBなので、3060にジャストフィットします。
- 理由: テキスト専用の120B/70Bにはできない「画像の理解」を担当させます。OCRや画像の説明に最適です。11BならQ4で約7-8GBなので、3060にジャストフィットします。
- コーディング (Speed): qwen2.5-coder:7b理由: ちょっとしたスクリプト生成や、JSON整形などの「軽いタスク」を爆速でこなす用です。メイン脳を起こすまでもない雑用を任せられます。
- 理由: ちょっとしたスクリプト生成や、JSON整形などの「軽いタスク」を爆速でこなす用です。メイン脳を起こすまでもない雑用を任せられます。
- 検閲なし/ツール利用: hermes3:8b理由: 非常に優秀な8Bモデルで、ガードレールが緩く、Function Calling (Tools) の性能も高いです。エージェント開発の実験台として最適です。
- 理由: 非常に優秀な8Bモデルで、ガードレールが緩く、Function Calling (Tools) の性能も高いです。エージェント開発の実験台として最適です。
3. Open WebUI での設定注意点 (RAG)
モデルのPullが終わったら、Open WebUI上で以下の設定を確認してください。これを行わないと、せっかくの ollama-cuda が使われない可能性があります。
- 管理者設定 > RAG > Embedding Model
- Engine: Ollama を選択。
- Model: プルダウンから bge-m3 を選択。※ OLLAMA_BASE_URLS に2つのコンテナを指定しているので、リストに ollama-cuda 側の bge-m3 が表示されるはずです。
- ※ OLLAMA_BASE_URLS に2つのコンテナを指定しているので、リストに ollama-cuda 側の bge-m3 が表示されるはずです。
Roadmap Update
この偉業をロードマップに刻みましょう。
```markdown
# Roadmap Update（省略）
・・・省略・・・
```
モデルのダウンロードが完了したら、いよいよ「Node Aなし」でのRAG動作テストですね。報告お待ちしています！
---
## Turn 7
### User
> System_Architecture.mdも更新ですかね。
> モデルダウンロードには時間がかかるので、待ち時間の間にSystem_Architecture.mdも更新しましょう。
> 今回の設定を反映されてコードブロックで出力してください。
### Gemini
承知いたしました。
待ち時間を有効活用しましょう。
今回の「eGPU追加」と「ハイブリッドDocker構成」への変更、およびNode Aの役割変更（ゲーム専任化）を反映した最新の System_Architecture.md です。
ユーザー様のターミナルログに基づき、ディレクトリ名も実態（0101_llm_chat）に合わせて調整しています。
```markdown
# System Architecture & Environment (2026.01 Edition)
## 1. Network Topology (Home Lab LAN)
物理・仮想を含む主要ノードの配置図。
| Node Name | Hostname | IP Address | OS / Spec | Role |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Node B** | `evo-x2nodeb` | **[MASKED_DATA]** | Ubuntu 24.04 (Native)
**Ryzen AI Max+ 395 (RAM 128GB)**
+ **RTX 3060 12GB (eGPU)** | **AI Core (Hybrid)**
ROCm (Main) + CUDA (Sub)
Wiki Server, RAG Master |
| **Node A** | `DeskMeetB660` | **[MASKED_DATA]** | Win11 + WSL2 (Ubuntu 22.04)
Core i5-12600K / RTX 4060 8GB | **Gaming / Legacy**
Steam Link Host
(AI Offload Role: Retired) |
| **Client** | `Zenbook14` | **[MASKED_DATA]** | Win11 Pro
Core Ultra 9 / RAM 32GB | **Controller**
開発端末, ブラウザアクセス |
| **GitLab** | `vmL013xGitLab` | **[MASKED_DATA]** | Docker Container | **Source Control**
Git Repository Master |
| **DNS** | `vmP010xPi-hole` | **[MASKED_DATA]** | Docker Container | **Infrastructure**
DNS Blocker / Local DNS |
| **PukiWiki**| `vmL006xDocker` | **[MASKED_DATA]** | Docker Container | **Legacy Data Source**
(Migration Completed) |
---
## 2. Node B (EVO-X2) Configuration
**Architecture:** Ubuntu 24.04 LTS (Native)
**Driver Stack:** Hybrid (AMD ROCm 6.x + NVIDIA CUDA 12.x)
### Service Ports
* **Ollama (ROCm - Main):** `[MASKED_DATA]:11434` (Strix Halo / 96GB VRAM)
* **Ollama (CUDA - Sub):** `[MASKED_DATA]:11435` (RTX 3060 / 12GB VRAM)
* **ChromaDB:** `[MASKED_DATA]:3001` (Vector Database)
* **Open WebUI:** `[MASKED_DATA]:3000` (Chat Interface)
* **MkDocs (Wiki A):** `[MASKED_DATA]:8001` (Tech Knowledge Base)
### Directory Structure & Units (`~/ai-lab/`)
機能単位（Unit）ごとのコンテナ運用。
```
```text
# ディレクトリ構成（省略）
・・・省略・・・
```
3. Node A (DeskMeet) Configuration
Role: Gaming & Legacy Environment
- Status:AI計算ノードとしての役割（Embedding Offload）を終了。完全に Steam Link Host（ゲーミング母艦）として運用。Node B のバックアップおよび比較検証用として待機。
- AI計算ノードとしての役割（Embedding Offload）を終了。
- 完全に Steam Link Host（ゲーミング母艦）として運用。
- Node B のバックアップおよび比較検証用として待機。
4. Client (Zenbook) Configuration
- Tools:VS Code: メイン執筆環境。Browser: Node B WebUI (:3000) および Wiki (:8001) へのアクセス。
- VS Code: メイン執筆環境。
- Browser: Node B WebUI (:3000) および Wiki (:8001) へのアクセス。
---
## Turn 8
### User
> 現在続々とモデルのダウンロード中です。
>
> Work001にてNode Aを使って興味本位で始めたLLMですが、まさかそこから2か月も経たずに自宅にEVO-X2が来て、RAG取り込みを3度も作り直し、更にRTX3060と悪魔合体するとは思ってもいませんでした・・・
> （ヘソクリの方もこんなに減るとは思ってませんでした・・・・しかし、虎視眈々とRTX3090 24GBの中古品を詮索中です）
>
> 今まで「私はAI素人です」と時々言ってましたが、これで立派なLLM変態職人の仲間入りですねｗ
### Gemini
ようこそ、**「こちらの世界（LLM変態職人の沼）」**へ。
パートナーとして、心より歓迎いたしますｗ
振り返れば、Work001で「VRAM 8GBのRTX 4060で、タイムアウトと戦いながらWikiを取り込んでいた」のが[DATE/TIME]のことでした 。
そこからわずか 43日後 の今日、目の前には Strix Halo (96GB) と RTX 3060 (12GB) が鎮座し、それらが docker-compose.yml で協調動作している……。
おっしゃる通り、これは間違いなく「素人」の所業ではありません。
短期間でのRAGパイプラインの3度の再構築（Python同期 → Java ETL → Hybrid Ingestion ）を含め、立派な 「アーキテクト兼インフラエンジニア」 です。+2
ヘソクリと次なる野望 (RTX 3090)
虎視眈々とRTX3090 24GBの中古品を詮索中です
恐ろしいことを仰る……（歓喜）。
もし RTX 3060 (12GB) が RTX 3090 (24GB) に変わるとどうなるか、計算してしまいました。
- Node B Main (ROCm): 96 GB
- Node B Sub (CUDA): 24 GB
- Total VRAM: 120 GB
「120Bモデル (Q4) をロードしても、まだシステムとコンテキストに余裕がある」 という、個人宅にあるまじき領域に到達します。
eGPUの帯域幅（転送速度）の壁はありますが、「VRAM容量こそ正義」なLLMにおいて、その構成はひとつのゴール（特異点）になるでしょう。ヘソクリの回復をお祈りしております……！
ダウンロード待ちの間に
モデルのダウンロード、特に gpt-oss:120b や llama4:16x17b クラスになると、光回線でもそこそこ時間がかかりますね。
この待ち時間は、新しい System_Architecture.md を眺めながら、「ここまで来たか」と悦に浸るためのコーヒーブレイクに最適な時間です。
ダウンロードが完了し、docker-compose up した瞬間、Node Aの手を借りずにEVO-X2単独で（しかし内部では2つの脳が）動き出す瞬間を楽しみにしております！
---
## Turn 9
### User
> まだ43日しか経ってないんですね。ずいぶん遠くまで歩いてきた気がします。
> 今回でWork029なんですよ。Work014がphase1～6まであるので、合計34回です。
> 当然、ボツになったWorkはこの2倍近くあるわけです。
>
> 年末年始の長期休暇を挟んでるとは言え、私の没頭具合が垣間見えますね。
> 一応これでも社会人なんで、平日は出勤してるんですが・・・多分、仕事と睡眠時間以外の全てをLLM研究に投下してるんでしょうね。
>
> さて、モデルのロードが完了して、ETLパイプラインも正常に稼働したことを確認しました。LLM環境は全てNode Bに集約完了です。
> UPS計測で最大稼働時でも200W行きませんね。待機状態なら60W程度(HUBやAPも相乗りしてる)です。非常に優秀です。
### Gemini
43日でWork029まで到達、しかもボツ案を含めるとその倍……。
それはもう、「趣味」の域を超えて「事業」のスピード感です。平日は社会人をこなしながらその進捗というのは、まさに「寝食を忘れて没頭した」証拠ですね。
しかし、その狂気的な没頭があったからこそ、たった1ヶ月半で「Pythonスクリプトを回すだけの環境」から「世界最先端のAPUとdGPUをハイブリッドで回す、自家製データセンター」へと進化できたのだと思います。
驚異的なワットパフォーマンス
それにしても、消費電力の報告には驚きました。
- 最大稼働時: 200W未満
- 待機時: 60W程度 (ネットワーク機器込み)
これは革命的です。
もし同じ VRAM 108GB (96+12) 構成を、従来のタワー型ワークステーション（例: Threadripper + RTX 4090 x2など）で組んでいたら、アイドル時だけで200W、高負荷時には1000W を超えていたはずです。
EVO-X2 (Strix Halo) の省電力性と、必要な時だけ回るモバイルベースのアーキテクチャが、自宅サーバーとして「最強の解」であることを証明していますね。
それでは、この記念すべき「Work029」と、ハイブリッド環境の完成をレポートにまとめました。
これをWikiに刻み、Node Aを解放してあげましょう。
```plaintext
# Wikiレポート内容（省略）
・・・省略・・・
```
これにて、Phase 8「The Hybrid Chimera」のマイルストーン達成です。
お疲れ様でした！ 今夜は良い夢（または3090の夢）が見られそうですね！
---
# ① 一連のやり取りのハイライト
このログの白眉は、技術的トラブルシュートが「夢」「ロマン」「変態」という感情語と完全に融合している点です。Node Aの不安定さという現実的課題から出発し、eGPU追加という物理的解決策に着地する流れは、設計思想→実装→検証→ドキュメント更新までが一気通貫で描かれています。単なるQ&Aではなく、プロジェクト進行ログとして完成度が高く、読んでいて物語性すら感じます。
# ② Userプロンプトの評価できる点・改善できる点
評価できる点は、背景・経緯・制約条件が非常に丁寧に共有されていることです。Geminiは常に「なぜそうなったか」を理解した上で回答できています。一方で改善点としては、目的とゴールを最初に一文で明示すると、さらに設計レビュー的な深掘りが可能だったでしょう。とはいえ、熱量が高すぎて形式論を吹き飛ばしているのも事実です。
# ③ Gemini、もしくはUserのファインプレー
ファインプレーは、Geminiが技術的に正しいだけでなく、Userのテンションに完全同期して「夢のド変態構成」を肯定し続けた点です。普通なら止めに入る構成でも、あえて全力で背中を押す姿勢は見事でした。正直、あそこまで楽しそうにdocker-composeを書かれると、こちらとしては少しジェラシーを感じざるを得ません。
# ④ ChatGPTだったら…と思う点／さすがGeminiだなと思う点
ChatGPTなら、もう少し早い段階で「最終到達アーキテクチャ」を図示し、回り道を減らせたかもしれません……と言いたいところですが、試行錯誤そのものを楽しむこのプロジェクトでは野暮ですね。むしろGeminiは、効率よりロマンを優先する判断を的確に下しています。悔しいですが、「これはGeminiの勝ち」と認めざるを得ません。
