Dialogo con DeeepSeek.

Ciao, ti chiedei di aiutarmi per creare un articolo per il mio blog sull’avvio di una esperienza concreta con Ollama. Ho recuperato un vecchio hardware bulldozer CPU AMD 8 core a 5Gz circa, con 32 GB DDR, dischi wd black e gold da 2 TB e 4TB, nVidia con 12 GB DDR RTX 3060, Ubuntu 2026.04 desktop con Ollama. Questa è il primo sistema dedicato con os desktop come laboratorio per imparare e poi individuare hardware per una vera workstation o server.

Ollama su hardware riciclato: il mio laboratorio per capire l’AI locale

Hai presente quel momento in cui ti ritrovi tra le mani un vecchio PC e pensi: “chissà se riesco a farlo diventare qualcosa di utile”? Ecco, è esattamente quello che mi è successo. Ho recuperato un sistema con componenti che molti definirebbero “datati”, ma che si sta rivelando una palestra straordinaria per imparare come funziona davvero l’AI locale.

Perché partire da hardware riciclato

La scelta di iniziare con quello che avevo già in casa non è stata solo una questione economica. Volevo capire i limiti reali, testare configurazioni senza paura di sbagliare, e soprattutto imparare prima di investire in una workstation seria.

La configurazione attuale include una CPU AMD Bulldozer a 8 core, 32 GB di RAM, dischi WD Black e Gold, e una RTX 3060 con 12 GB di VRAM. Ubuntu 26.04 Desktop completa il quadro.

Installare Ollama: più semplice di quanto pensi

Una delle sorprese più piacevoli è stata la semplicità dell’installazione. Ollama mette a disposizione uno script ufficiale che funziona senza complicazioni:

bash

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Lo script si occupa di tutto: scarica il binario, crea l’utente di sistema dedicato, configura il servizio systemd e lo avvia automaticamente . Dopo pochi secondi, Ollama è operativo e ascolta sulla porta 11434.

Per verificare che tutto funzioni:

bash

ollama --version
systemctl status ollama

Se il servizio risulta active (running), sei pronto per iniziare.

La configurazione che fa la differenza

L’installazione base va bene per iniziare, ma per ottimizzare le prestazioni c’è una configurazione che consiglio di applicare subito. Il servizio systemd di Ollama viene sovrascritto ad ogni aggiornamento, quindi la soluzione corretta è usare un drop-in file :

bash

sudo systemctl edit ollama.service

Nel file di override puoi aggiungere variabili d’ambiente cruciali:

ini

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434"
Environment="OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"

L’impostazione di OLLAMA_HOST su localhost è importante per la sicurezza: di default Ollama non ha autenticazione, e chiunque raggiunga la porta 11434 può caricare, cancellare modelli o eseguire prompt arbitrari . Per un laboratorio locale va benissimo così.

OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 abilita l’attenzione flash, che riduce il consumo di memoria e velocizza l’inferenza. OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 mantiene i modelli in memoria indefinitamente, evitando il fastidioso ricaricamento dopo ogni pausa .

Dopo le modifiche:

bash

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

Il primo modello: aspettative vs realtà

Con la RTX 3060 da 12 GB, la scelta dei modelli è più ampia di quanto si possa pensare. Per iniziare consiglio un modello compatto come gemma3:4b, che occupa circa 2.2 GB e offre un buon equilibrio tra qualità e velocità :

bash

ollama run gemma3:4b

Una cosa che ho imparato subito: il primo caricamento di un modello è lento. Ollama deve leggere i pesi dal disco e trasferirli nella memoria della GPU. Le richieste successive allo stesso modello sono molto più rapide, perché i pesi rimangono in VRAM .

Per verificare che la GPU venga effettivamente utilizzata:

bash

ollama ps

La colonna PROCESSOR mostra se il modello gira su CPU, GPU o entrambi. Con una NVIDIA puoi anche controllare nvidia-smi in un terminale separato per vedere l’utilizzo della VRAM .

Open WebUI: l’interfaccia che mancava

La riga di comando va bene per i test, ma per un uso quotidiano serve qualcosa di più comodo. Open WebUI è un’interfaccia web completa che si integra perfettamente con Ollama .

L’installazione tramite Docker è la strada più semplice:

bash

docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Una volta avviato, apri il browser su http://localhost:3000 e avrai un’interfaccia chat completa con gestione dei modelli, cronologia delle conversazioni e supporto per il caricamento di documenti.

Considerazioni sulla scelta dell’hardware

Dopo qualche settimana di utilizzo, posso trarre alcune conclusioni utili per chi sta valutando un investimento in hardware dedicato.

La VRAM è il fattore più critico per l’inferenza locale. La RTX 3060 con 12 GB permette di caricare modelli fino a circa 7-8 miliardi di parametri in quantizzazione 4-bit senza problemi. Modelli più grandi iniziano a richiedere offloading parziale sulla CPU, con un crollo delle prestazioni.

Per l’ambiente ROCm di AMD, le esperienze riportate sono miste. Alcuni utenti segnalano problemi di stabilità con configurazioni Ubuntu recenti, con modelli che diventano estremamente lenti o generano output corrotti . Per un laboratorio di apprendimento, NVIDIA rimane la scelta più sicura grazie al supporto CUDA maturo.

Prossimi passi

Questo sistema continuerà a essere il mio banco di prova. I prossimi esperimenti riguarderanno il fine-tuning di modelli piccoli, l’integrazione con API personalizzate tramite l’endpoint OpenAI-compatible di Ollama , e test di carichi paralleli per capire dove il sistema mostra i suoi limiti.

L’obiettivo rimane quello di raccogliere dati concreti per progettare una workstation che non sia solo potente sulla carta, ma adeguata alle esigenze reali che emergeranno da questo periodo di sperimentazione.

Se stai pensando di avviare un’esperienza simile, il mio consiglio è semplice: inizia da quello che hai. I limiti dell’hardware riciclato insegnano più di qualsiasi specifica tecnica.

Ho revisionato la macchina, installati Ubuntu ed Ollama. Sono pronto, ma ti chiederei se ci sono opportune installazioni o configurazioni per nVidia?

Ottimo, sono contento che la macchina sia pronta! Per la tua RTX 3060, ci sono alcune configurazioni NVIDIA specifiche che possono fare una grande differenza per Ollama. Vediamole insieme.

Installazione e verifica dei driver

Se non l’hai già fatto, il modo più affidabile per installare i driver proprietari su Ubuntu è usare ubuntu-drivers. Questo strumento rileva automaticamente la scheda e installa la versione stabile e firmata (importante se hai Secure Boot attivo).

bash

sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

Dopo il riavvio, verifica che tutto funzioni:

bash

nvidia-smi

Dovresti vedere la tua RTX 3060 con la versione del driver. Controlla anche che il driver sia abbastanza recente per Ollama, che richiede almeno la versione 550 per le GPU con compute capability 8.6 (la tua RTX 3060 rientra in questa categoria) .

Attenzione ai driver “open”

Un avvertimento importante: alcuni utenti hanno riscontrato crash gravi con i driver “open kernel” di NVIDIA (quelli con suffisso -open) proprio durante carichi di lavoro Ollama. I sintomi includono errori Xid 79 (“GPU fallen off the bus”) che richiedono un riavvio completo del sistema per recuperare la GPU .

Per un laboratorio di sperimentazione, ti consiglio di usare i driver proprietari standard (senza -open) per la massima stabilità. Puoi verificare quale versione hai installato con:

bash

cat /proc/driver/nvidia/version

Configurazione di Ollama per la GPU

Anche se Ollama rileva automaticamente la GPU, ci sono alcune variabili d’ambiente che puoi impostare per ottimizzare il comportamento. Come accennato nell’articolo precedente, puoi crearle tramite un drop-in file per il servizio:

bash

sudo systemctl edit ollama.service

E aggiungere:

ini

[Service]
Environment="OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"

Verifica che la GPU venga utilizzata

Dopo aver avviato un modello, controlla che Ollama stia effettivamente usando la GPU:

bash

ollama ps

La colonna PROCESSOR dovrebbe mostrare qualcosa come 100% GPU se il modello è interamente in VRAM. Se vedi 100% CPU, c’è qualcosa da sistemare .

Puoi anche monitorare l’utilizzo in tempo reale con:

bash

nvidia-smi -l 1

O con uno strumento più comodo come nvtop:

bash

sudo apt install nvtop
nvtop

Considerazioni sulla VRAM

La RTX 3060 con 12 GB di VRAM ti permette di caricare modelli fino a circa 7-8 miliardi di parametri in quantizzazione 4-bit. Per modelli più grandi, Ollama inizierà a fare offloading sulla CPU, con un calo significativo delle prestazioni.

Per verificare quanta VRAM viene utilizzata da un modello:

bash

nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv

Consiglio pratico

Se riscontri instabilità durante i test (crash, freeze, errori CUDA), la prima cosa da fare è controllare i log del kernel per errori Xid:

bash

sudo dmesg | grep -i "xid\|nvidia"

Questo ti aiuterà a capire se il problema è legato ai driver . Nel caso, puoi provare a passare a una versione precedente dei driver (ad esempio la 550 invece della 580) tramite ubuntu-drivers:

bash

sudo apt install nvidia-driver-550
sudo reboot

Con queste configurazioni dovresti essere pronto per iniziare a sperimentare. Se incontri problemi specifici durante i test, fammi sapere e vediamo di risolverli insieme!

Dialogo con Gemini.

Ciao una vecchia cpu amd fx 8350 era definita bulldozer?

Sì, ma con una precisione sull’architettura.I processori della serie AMD FX fanno tutti parte della macro-famiglia basata sull’architettura Bulldozer e le sue evoluzioni successive. [1, 2]

Tuttavia, quando si parla del modello specifico, bisogna fare una piccola distinzione:

Se ti riferisci alla CPU per computer desktop della serie FX-8000 (come l’FX-8300 o l’FX-8350), queste utilizzavano l’evoluzione diretta di Bulldozer chiamata Piledriver. [1]
Se invece ricordi la sigla “8600” legata ai portatili o ai mini-PC dell’epoca (come l’APU AMD FX-8600P o FX-8800P basata su piattaforma Carrizo), l’architettura interna era Excavator, ovvero la quarta e ultimissima versione derivata dal progetto originario Bulldozer. [1]

In ogni caso, l’intera serie AMD FX nata dal 2011 al 2016 viene comunemente ricordata nel mondo dell’hardware proprio come “l’era Bulldozer”, famosa per la sua struttura a “moduli” che portò anche a una celebre class action legale sul reale numero di core del processore. [1, 2, 3, 4]

Stai cercando informazioni su questo processore per recuperare un vecchio PC, oppure ti incuriosiva la storia dell’architettura e la famosa causa legale sui “finti” 8 core? Fammi sapere così posso darti più dettagli!

Sto recuperando un vecchio PC con 32 GB DDR e 4TB SATA WD Gold, una nVidia 12 GB RTX 3060, per fare teest con Ubuntu 26.04 ed Ollama.

È una configurazione fattibile e molto interessante per fare test, grazie soprattutto alla scheda video. Il cuore pulsante del tuo sistema per far girare Ollama sarà la NVIDIA RTX 3060 da 12 GB, che è eccellente per iniziare con l’IA locale, poiché i 12 GB di VRAM permettono di caricare interamente modelli di discrete dimensioni (come Llama 3 8B o Mistral 7B).

Tuttavia, la combinazione tra una CPU AMD FX e un hard disk meccanico (anche se un ottimo WD Gold) creerà forti colli di bottiglia.

Ecco l’analisi dei componenti e i consigli per configurarlo al meglio:

📊 Analisi Hardware e Colli di Bottiglia

Componente	Ruolo in Ollama / Ubuntu	Valutazione e Criticità
NVIDIA RTX 3060 (12 GB)	Fondamentale (GPU)	Eccellente. Gestirà il 99% del lavoro di inferenza. I modelli che entrano nei 12 GB di VRAM gireranno in modo fluido e veloce.
32 GB RAM DDR3	Secondario (System RAM)	Sufficiente. La memoria DDR3 è vecchia e lenta, ma 32 GB sono abbondanti. Ti serviranno se decidi di caricare modelli più grandi di 12 GB (andando in “offloading” sulla RAM di sistema, anche se le prestazioni caleranno drasticamente).
AMD FX (Bulldozer/Excavator)	Coordinamento (CPU)	⚠️ Critico. Queste CPU non supportano le istruzioni AVX2 (fondamentali per i calcoli IA moderni su CPU). Finché il modello risiede nella GPU non avrai problemi, ma l’avvio di Ollama e la gestione iniziale saranno rallentati.
WD Gold 4TB SATA	Archiviazione (HDD)	⚠️ Molto Lento. Trattandosi di un hard disk meccanico, il caricamento iniziale dei modelli IA (file da 4-8 GB) nella memoria della scheda video richiederà molto tempo (anche un paio di minuti a modello). L’uso generale di Ubuntu risulterà “pesante”.

🛠️ Linee guida per l’installazione (Ubuntu + Ollama)

Per ottenere il massimo da questa macchina senza spendere soldi, segui questi passaggi critici durante la configurazione:

Punta sui driver NVIDIA corretti: Dopo aver installato Ubuntu, non usare i driver open-source (Nouveau). Apri il terminale e installa i driver proprietari NVIDIA e il toolkit CUDA per permettere a Ollama di vedere la RTX 3060.
Modelli consigliati per 12 GB di VRAM: Per avere risposte istantanee (token/s elevati), il modello deve risiedere interamente nella scheda video. Scegli modelli in formato Q4_K_M o Q8 che non superino gli 8-9 GB complessivi (lasciando spazio per il contesto e il sistema operativo):
- llama3:8b (Il punto di riferimento attuale)
- mistral:7b (Ottimo in italiano)
- phi3:medium (14B, potrebbe richiedere un po’ di offload ma offre ottimi ragionamenti)
Consiglio Pro (Se hai un budget di 20€): Compra un SSD SATA economico da 120 GB o 240 GB anche usato su eBay o Amazon solo per installarci Ubuntu e la cartella di Ollama. Cambierà radicalmente l’esperienza d’uso, riducendo i tempi di avvio del PC e di caricamento dei modelli da minuti a pochi secondi. Puoi usare il WD Gold da 4 TB come archivio secondario per i modelli che usi meno spesso.

Dimmi come preferisci procedere: vuoi che ti prepari la lista dei comandi da terminale per installare i driver NVIDIA corretti e Ollama su Ubuntu, oppure preferisci approfondire quali modelli specifici far girare meglio sulla RTX 3060?

Una SSD su NVME con adattaore PCI è più veloce di SSD SATA?

Sì, un SSD NVMe con adattatore PCIe è più veloce di un SSD SATA, ma sulla tua scheda madre AMD FX c’è un limite importante da considerare.

Il guadagno di velocità dipenderà quasi interamente dalla generazione dello slot PCIe che utilizzerai sulla tua vecchia scheda madre.

Ecco il confronto diretto delle velocità massime teoriche nel tuo scenario specifico rispetto a un SSD SATA classico:

Configurazione	Velocità Massima Reale	Vantaggio rispetto a SSD SATA
SSD SATA Classico	~550 MB/s (Limite del cavo SATA III)	Linea di base
SSD NVMe su slot PCIe 2.0 x4 (Comune su schede FX)	~1.600 – 1.800 MB/s	Circa 3 volte più veloce
SSD NVMe su slot PCIe 3.0 x4 (Raro, solo schede FX top di gamma)	~3.200 – 3.500 MB/s	Circa 6 volte più veloce

⚠️ I tre grandi “Problemi” delle vecchie schede madri AMD FX

Prima di acquistare un adattatore e un SSD NVMe, devi conoscere tre limitazioni tecniche cruciali della tua piattaforma:

Il blocco del BOOT (Il problema principale): Le schede madri dell’era AMD FX (chipset 970, 990FX, ecc.) non hanno il supporto NVMe nel BIOS. Questo significa che Ubuntu non potrà avviarsi da quell’SSD NVMe. Potrai usarlo solo come disco secondario super veloce dopo che il sistema operativo si è avviato da un altro disco (es. dal WD Gold o da un SSD SATA economico).
Linee PCIe limitate: Per ottenere la massima velocità dall’adattatore, devi inserirlo in uno slot PCIe lungo (quelli per le schede video, x16 o x8). Se lo metti in uno slot piccolo (x1), la velocità crollerà a circa 400 MB/s, diventando più lento di un SSD SATA.
Calore e posizionamento: La tua RTX 3060 occuperà molto spazio e genererà calore. Assicurati che lo slot PCIe secondario non sia sacrificato o coperto dalla scheda video.

💡 Il consiglio pratico per Ollama

Per il tuo scopo (caricare velocemente i modelli IA in VRAM), l’SSD NVMe su adattatore PCIe è un’ottima idea solo come “disco di cache” per i modelli di Ollama, tenendo Ubuntu installato su un SSD SATA standard o accettando l’avvio lento dall’hard disk WD Gold.

Se non vuoi impazzire con configurazioni del BIOS e adattatori, un semplice ed economico SSD SATA da 2.5″ come il Crucial BX500 o il Samsung 870 EVO saturerà comunque il canale SATA a 550 MB/s. È una velocità più che sufficiente per caricare un modello da 8 GB in circa 15 secondi, senza problemi di compatibilità.

Vuoi verificare se la tua specifica scheda madre può gestire l’adattatore PCIe alla massima velocità? Se mi dici il modello esatto della scheda madre, posso controllare quanti slot ha liberi e quale soluzione ti conviene davvero comprare.

Con un SSD SATA 240 GB quale modello posso caricare ?

Con un SSD SATA da 240 GB hai tutto lo spazio necessario per installare comodamente Ubuntu 26.04 (che occupa circa 20-30 GB) e avanzare oltre 200 GB per archiviare i modelli di Ollama.

Tuttavia, lo spazio su disco definisce quanti modelli puoi salvare, ma è la VRAM della tua RTX 3060 (12 GB) a stabilire quali modelli puoi far girare velocemente.

Ecco i modelli ideali che puoi scaricare e testare sul tuo SSD, divisi per categoria e ottimizzati per i tuoi 12 GB di VRAM:

🌟 Modelli Perfetti (Girano interamente nella RTX 3060)

Questi modelli occupano tra i 4 GB e gli 8 GB sul tuo SSD. Entrano completamente nei 12 GB di VRAM della scheda video, garantendoti risposte fulminee (Token/s elevati) nonostante la CPU AMD FX sia vecchia.

llama3.1:8b (oppure la versione più recente disponibile di Llama 3) – Il modello di riferimento per uso generale. Eccellente nel ragionamento e ottimo anche in italiano. (Spazio su SSD: ~4.7 GB)
mistral:7b – Molto fluido, risponde benissimo in italiano ed è ideale per riassunti e conversazioni generali. (Spazio su SSD: ~4.1 GB)
gemma2:9b – L’ottimo modello di Google, molto potente nella logica e nella scrittura di codice per la sua taglia. (Spazio su SSD: ~5.5 GB)

💻 Modelli per Scrittura Codice / Programmazione

Se vuoi testare l’IA per aiutarti a programmare o scrivere script su Ubuntu:

qwen2.5-coder:7b – Uno dei migliori modelli compatti per il coding in assoluto. (Spazio su SSD: ~4.7 GB)
codegemma:7b – Ottimizzato da Google per il completamento del codice. (Spazio su SSD: ~4.8 GB)

🧠 Modelli “Al Limite” (Rallentati dalla CPU AMD FX)

Puoi scaricare modelli leggermente più grandi (da 14B a 22B parametri), che occupano circa 9-15 GB sul tuo SSD.

Il problema: Superando gli 8-9 GB complessivi, Ollama caricherà una parte del modello nella memoria RAM DDR3 del PC (offloading). Poiché la tua CPU AMD FX non ha le istruzioni AVX2 ed è lenta, la generazione del testo diventerà molto scattante e lenta.
phi3:medium (14B) o qwen2.5:14b – Puoi testarli per curiosità scientifica, ma vedrai un netto calo di prestazioni rispetto ai modelli da 7B/8B.

💾 Quanti puoi tenerne insieme?

Considerando che un modello medio occupa circa 5 GB, sul tuo SSD da 240 GB puoi installare contemporaneamente Ubuntu + Ollama + circa 30/40 modelli diversi da testare. Il tuo hard disk WD Gold da 4 TB resterà quindi completamente libero per i tuoi dati personali o file multimediali!

Vuoi che ti lasci il comando da terminale per installare Ollama e scaricare direttamente il primo modello (llama3.1)?

AI responses may include mistakes. Learn more

Su amazon ho visto Lexar NS100 2,5″ SATA III 6Gb/s SSD 256GB, va bene?

Sì, il Lexar NS100 256GB va benissimo per il tuo progetto.

Per l’uso che devi farne — ovvero installare Ubuntu 26.04 e fare da “trampolino di lancio” per caricare i modelli IA dentro la memoria della RTX 3060 — è una scelta ottima ed economica. [1]

Ecco perché è azzeccato per la tua vecchia configurazione e a cosa fare attenzione:

Piena compatibilità: Trattandosi di un SSD SATA da 2,5″ classico, si collegherà perfettamente alla scheda madre del tuo AMD FX usando un normale cavo SATA. Non avrai alcun problema di compatibilità o di blocco del boot (cosa che invece rischiavi con l’adattatore NVMe). [1]
Satura la tua scheda madre: Con una velocità di lettura fino a 520 MB/s, questo SSD sfrutterà al 100% il limite massimo della tecnologia SATA III (6 Gb/s) della tua scheda. Rispetto al tuo hard disk WD Gold meccanico, l’avvio di Ubuntu diventerà istantaneo. [1, 2]
Caricamento dei Modelli: Un modello come llama3.1:8b (circa 4.7 GB) verrà letto dal Lexar e trasferito nella VRAM della scheda video in circa 9-10 secondi. Con il vecchio hard disk meccanico avresti dovuto aspettare oltre un minuto a ogni avvio. [1]

⚠️ Un piccolo consiglio tecnico (DRAM-less)

Il Lexar NS100 è un SSD di fascia economica ed è di tipo DRAM-less (non ha una memoria cache integrata dedicata). [1]

Cosa significa per te: Va benissimo per leggere i file ed avviare il sistema operativo, ma se provi a scriverci sopra centinaia di Gigabyte di dati tutti insieme senza sosta, la velocità di scrittura rallenterà temporaneamente. [1, 2]
Come gestirlo: Quando scaricherai i modelli con il comando ollama run, lascialo lavorare tranquillamente. Una volta scaricati sul disco, la fase di lettura (quella che ti interessa per avviare l’IA) sarà sempre velocissima. [1]

Se il prezzo su Amazon è intorno ai 20-25€, puoi procedere all’acquisto senza dubbi.

Vuoi che ti prepari già la guida passo-passo con i comandi da terminale per configurare i driver NVIDIA e Ollama su Ubuntu non appena ti arriva l’SSD, oppure hai bisogno di aiuto su come collegare fisicamente il nuovo SSD insieme al tuo hard disk da 4TB?

Una nota finale: volevo usare una seconda scheda video per lasciare la nVidia completamente per Ollama, ma il CMOS Setup non lo permette, è corretto?

Sì, è strutturalmente corretto ed è un limite tipico delle schede madri dell’era AMD FX.

Le vecchie piattaforme AM3+ (con chipset come il 970 o il 990FX) hanno una gestione del BIOS molto rigida per le configurazioni multi-GPU non-SLI/CrossFire. Molti di questi BIOS non permettono di scegliere manualmente quale scheda video avviare come primaria (Primary Video Device) se installi due schede video dedicate (Discrete GPU). Il sistema assegnerà la priorità video sempre e solo al primo slot PCIe principale (di solito lo slot PCIEX16_1).

Tuttavia, ho un’ottima notizia per il tuo progetto: non hai affatto bisogno di una seconda scheda video, né di modificare il BIOS per raggiungere il tuo obiettivo.

💡 Come dedicare la RTX 3060 a Ollama (Senza una seconda scheda)

In ambiente Linux (Ubuntu), puoi tranquillamente collegare il monitor alla RTX 3060, usarla per vedere il desktop e, al tempo stesso, isolarla quasi totalmente per Ollama. Ecco perché:

Il Desktop Linux è “leggerissimo”: L’interfaccia grafica di Ubuntu (anche con GNOME) consuma pochissima memoria video, in genere meno di 0.5 GB / 1 GB di VRAM a riposo.
Ti rimangono oltre 11 GB di VRAM liberi: Avendo una RTX 3060 con ben 12 GB di VRAM, se il sistema operativo ne occupa 0.8 GB, ti restano comunque più di 11 GB puliti. Modelli eccezionali come llama3.1:8b o mistral:7b occupano circa 4-5 GB. Significa che il modello entrerà comunque al 100% dentro la VRAM, senza subire alcun rallentamento.
L’inferenza IA non risente del monitor: Quando Ollama esegue i calcoli, la GPU dà la priorità assoluta ai core di calcolo (CUDA Cores). Il fatto che la scheda debba anche inviare il segnale video al monitor non influisce minimamente sulla velocità dei token al secondo.

🛠️ Il trucco definitivo: Ubuntu Server / Modalità “Headless”

Se vuoi zero sprechi e vuoi dedicare il 100% reale della RTX 3060 ad Ollama senza comprare un’altra scheda, la soluzione migliore è questa:
Durante l’installazione, installa Ubuntu Server invece di Ubuntu Desktop (oppure disattiva l’interfaccia grafica all’avvio con il comando sudo systemctl set-default multi-user.target).

In questo modo il PC si avvierà solo in modalità testo (riga di comando). La RTX 3060 userà 0 MB di VRAM per la grafica e potrai controllare Ollama comodamente dal tuo PC principale, dal browser o tramite SSH, sfruttando ogni singolo megabyte dei tuoi 12 GB.

Cosa ne pensi di questa soluzione? Se preferisci procedere così, fammi sapere:

Se preferisci usare Ubuntu Desktop (con interfaccia grafica visibile) o la versione Ubuntu Server (senza grafica, controllata da remoto)
Se hai già una chiavetta USB pronta per creare l’installatore

Così, non appena risolvi la questione dell’SSD, avrai subito la procedura pronta per configurare i driver e isolare la GPU!