 | I bought 9 RTX 3090s. They’re still one of the best price-to-VRAM GPUs available. Here’s the conclusion first: 1. I don’t recommend going beyond 6 GPUs 2. If your goal is simply to use AI, just pay for a cloud LLM subscription 3. Proxmox is, in my experience, one of the best OS setups for experimenting with LLMs To be honest, I had a specific expectation: If I could build around 200GB of VRAM, I thought I’d be able to run something comparable to Claude-level models locally. That didn’t happen. Reality check Even finding a motherboard that properly supports 4 GPUs is not trivial. Once you go beyond that: • PCIe lane limitations become real • Stability starts to degrade • Power and thermal management get complicated The most unexpected part was performance. Token generation actually became slower when scaling beyond a certain number of GPUs. More GPUs does not automatically mean better performance, especially without a well-optimized setup. What I’m actually using it for Instead of trying to replicate large proprietary models, I shifted toward experimentation. For example: • Exploring the idea of building AI systems with “emotional” behavior • Running simulations inspired by C. elegans inside a virtual environment • Experimenting with digitally modeled chemical-like interactions Is the RTX 3090 still worth it? Yes. At around $750, 24GB VRAM is still very compelling. In my case, running 4 GPUs as a main AI server feels like a practical balance between performance, stability, and efficiency. (wake up 4way warriors!) Final thoughts If your goal is to use AI efficiently, cloud services are the better option. If your goal is to experiment, break things, and explore new ideas, local setups are still very valuable. Just be careful about scaling hardware without fully understanding the trade-offs. [link] [comments] |
AIのために9枚のRTX 3090を運用する際の正直な見解
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/23
💬 オピニオンTools & Practical Usage
要点
- 著者は9枚のRTX 3090を搭載した自宅AIサーバーを構築したが、6枚を超えるGPUへのスケーリングは、PCIeレーン制限、安定性の問題、電力・熱管理の課題のため推奨されないと判断している。
- 実用的なAI利用のためには、クラウドのLLM購読を利用する方が、ローカル展開よりも効率的であることが多い。一方、ローカル環境は実験には価値がある。
- Proxmoxは、ローカルハードウェア上でLLMsを実験する際の有力なOSオプションとして取り上げられている。ただし、マルチGPUシステムを展開するには、ハードウェアとソフトウェアの設定を慎重に行う必要がある。
- 著者は、4枚のGPUが実用的なバランスであり、約750ドルで入手できる24GB VRAM搭載カードはVRAM単価の点で高い価値を提供すると結論づけている。また、実験にはローカル環境を活用することを強調する一方、効率的なAI利用にはクラウドサービスが適していると述べている。
