Hardware

Cognee è un framework Python per costruire grafi di conoscenza da documenti utilizzando LLM. Ma funziona con modelli autohostati?

Dopo l’installazione automatica di un nuovo kernel, Ubuntu 24.04 ha perso la connessione Ethernet. Questo problema frustrante è successo nuovamente a me, quindi sto documentando la soluzione qui per aiutare gli altri che affrontano lo stesso problema.

Con questa folle volatilità dei prezzi della RAM, per formare e avere un’immagine più chiara, iniziamo noi a tracciare il prezzo della RAM in Australia.

Il mercato della memoria sta vivendo una volatilità dei prezzi senza precedenti alla fine del 2025, con un aumento drammatico dei prezzi della RAM su tutti i segmenti: prezzi della RAM in aumento.

Confrontiamo i prezzi delle GPU per consumatori di alto livello, che sono particolarmente adatte per i modelli linguistici (LLM) e in generale per l’intelligenza artificiale (AI). Specificamente sto guardando a prezzi RTX-5080 e RTX-5090.

La democratizzazione dell’AI è arrivata. Con modelli open source come Llama 3, Mixtral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo i costi mentre mantengono il pieno controllo sulla privacy dei dati e sull’implementazione.

Docker Model Runner è lo strumento ufficiale di Docker per eseguire modelli AI localmente, ma abilitare l’accelerazione GPU di NVidia in Docker Model Runner richiede una configurazione specifica.

Ho trovato alcuni interessanti test di prestazioni su GPT-OSS 120b in esecuzione su Ollama su tre diversi piattaforme: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio e RTX 4080. Il modello GPT-OSS 120b della libreria Ollama pesa 65 GB, il che significa che non si adatta alla VRAM da 16 GB di un RTX 4080 (o al più recente RTX 5080).

Docker Model Runner (DMR) è la soluzione ufficiale di Docker per eseguire modelli AI localmente, introdotta ad aprile 2025. Questa guida rapida fornisce un riferimento veloce per tutti i comandi essenziali, le configurazioni e le best practice.

Nel panorama attuale dell’informatica, la virtualizzazione è diventata essenziale per lo sviluppo, i test e l’esecuzione di diversi sistemi operativi. Per gli utenti Linux che cercano un modo semplice e intuitivo per gestire le macchine virtuali, GNOME Boxes si distingue come un’opzione leggera e user-friendly che privilegia l’usabilità senza sacrificare le funzionalità.

Il futuro dell’AI non riguarda solo modelli più intelligenti modelli — riguarda il silicio più intelligente.

L’hardware specializzato per l’inferenza LLM sta guidando una rivoluzione simile a quella del mining del Bitcoin verso gli ASIC.

NVIDIA DGX Spark è reale, in vendita il 15 ottobre 2025, e rivolto agli sviluppatori CUDA che necessitano di lavori locali su LLM con un NVIDIA AI stack integrato. Prezzo MSRP USA $3.999; il prezzo al dettaglio in UK/DE/JP è più alto a causa dell’IVA e dei canali. I prezzi indicativi pubblici in AUD/KRW non sono ancora ampiamente disponibili.

Ancora e ancora confrontiamo i prezzi delle GPU per consumatori di alto livello, che sono particolarmente adatte per LLM e in generale per l’AI. Specificamente sto guardando a prezzi RTX-5080 e RTX-5090. Hanno subito un lieve calo.

Applicazioni per il monitoraggio del carico della GPU:
nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

Nvidia sta per rilasciare NVIDIA DGX Spark - un piccolo supercomputer AI basato sull’architettura Blackwell con 128+GB di RAM unificata e un’efficienza AI di 1 PFLOPS. Un dispositivo interessante per eseguire LLM.

Confrontiamo i prezzi delle GPU per consumatori di alto livello, adatte in particolare per LLM e in generale per l’AI. Guardiamo specificamente a prezzi RTX 5080 e RTX 5090. Sono leggermente diminuiti.