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index 653d960..7665547 100644
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@@ -86,18 +86,50 @@ pi
 
 ## 3. Server starten und stoppen
 
+### GPU-Zuordnung (3-GPU-Setup)
+
+Bei einem System mit drei GPUs sind die Rollen fest in den Startskripten verankert —
+**keine manuelle Konfiguration nötig:**
+
+| GPU | Modell | Rolle |
+|-----|--------|-------|
+| GPU 0 (NVIDIA T600) | — | Display / Monitor — wird von den Skripten nicht angetastet |
+| GPU 1 (RTX 3090, 24 GB) | Qwen3.6-27B | **Coder** (Port 8001) |
+| GPU 2 (RTX 3090, 24 GB) | Qwen3.6-27B | **Judge** (Port 8002) |
+
+Jeder Server bekommt seine eigene GPU exklusiv — so gibt es keinen VRAM-Konflikt,
+auch wenn beide gleichzeitig laufen.
+
+**Wichtig:** Andere GPU-Prozesse (z. B. TTS-Dienste, Ollama) auf GPU 1 oder GPU 2 können
+VRAM belegen und dazu führen, dass ein Server nicht startet. Im Zweifel prüfen:
+```bash
+nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.used,memory.free --format=csv
+```
+
 ### Beide starten (empfohlen)
 
 ```bash
+cd ~/pi_coder
 ./start-servers.sh
 ```
 
+Erwartete Ausgabe:
+```
+[*] Starte beide Server parallel ...
+[✓] Coder (:8001) bereit
+[✓] Judge (:8002) bereit
+```
+
+Dauer: bis zu 5 Minuten. Danach sind beide Modelle im VRAM und sofort antwortbereit.
+
 ### Einzelnen Server neu starten
 
-Z.B. wenn nur der Coder-Server abgestürzt ist:
+Z.B. wenn nur der Judge-Server abgestürzt ist:
 
 ```bash
-./start-coder.sh
+./start-judge.sh   # Port 8002, GPU 2
+# oder:
+./start-coder.sh   # Port 8001, GPU 1
 ```
 
 ### Beide stoppen
@@ -106,6 +138,12 @@ Z.B. wenn nur der Coder-Server abgestürzt ist:
 ./stop-servers.sh
 ```
 
+### Status prüfen
+
+```bash
+./status.sh
+```
+
 ### Alternativer Modellpfad
 
 Falls die GGUF-Datei an einem anderen Ort liegt:
@@ -833,8 +871,11 @@ HF_HOME=/korrekter/pfad ./start-servers.sh
 
 2. GPU nicht verfügbar:
    ```bash
-   nvidia-smi   # GPUs sichtbar?
-   docker run --gpus '"device=1,2"' --rm nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi
+   nvidia-smi   # alle drei GPUs sichtbar?
+   # GPU 1 (Coder) testen:
+   docker run --gpus '"device=1"' --rm nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi
+   # GPU 2 (Judge) testen:
+   docker run --gpus '"device=2"' --rm nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi
    ```
 
 3. Port bereits belegt: