Màquina AMD Ryzen 7 5800X RTX 5060 Ti

De wikijoan
Salta a la navegació Salta a la cerca

Components

PC Gaming AMD Ryzen 7 5800x
Targeta gràfica: NVidia RTX 5060 Ti 16GB
RAM: GDDR7 32 GB
2 TB SSD

Per entrar a la bios: 'supr' vàries vegades

  • La placa no té bluetooth integrada.
  • Instal·lo el Linux Mint, formatant el disc dur i carregant-me la instal·lació del Windows.
  • Per desactivar/activar els LEDs: aguantar el botó de reset 2 o 3 segons. Per tornar a activar-ho, tornar a apretar reset.

Configuració, primeres tasques. Linux Mint

El Linux Mint que tinc és el 22.3 Zena 

$ cat /etc/os-release
NAME="Linux Mint"
VERSION="22.3 (Zena)"
ID=linuxmint
ID_LIKE="ubuntu debian"
PRETTY_NAME="Linux Mint 22.3"
VERSION_ID="22.3"
HOME_URL="https://www.linuxmint.com/"
SUPPORT_URL="https://forums.linuxmint.com/"
BUG_REPORT_URL="http://linuxmint-troubleshooting-guide.readthedocs.io/en/latest/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.linuxmint.com/"
VERSION_CODENAME=zena
UBUNTU_CODENAME=noble

$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID:	Linuxmint
Description:	Linux Mint 22.3
Release:	22.3
Codename:	zena

cat /etc/linuxmint/info
RELEASE=22.3
CODENAME=zena
EDITION="Xfce"
DESCRIPTION="Linux Mint 22.3 Zena"
DESKTOP=Gnome
TOOLKIT=GTK
NEW_FEATURES_URL=https://www.linuxmint.com/rel_zena_whatsnew.php
RELEASE_NOTES_URL=https://www.linuxmint.com/rel_zena.php
USER_GUIDE_URL=https://www.linuxmint.com/documentation.php
GRUB_TITLE=Linux Mint 22.3 Xfce

$ grep UBUNTU_CODENAME /etc/os-release
UBUNTU_CODENAME=noble

El linux mint ja vindrà amb una instal·lació de python: 

python3 --version
Python 3.12.3

És una versió prou recent. Si és prou moderna, no tocar res, i executar els projectes python amb venv

Instal·lo els següents paquets i aplicacions:

  • joe
  • sublime text 4
  • venv
  • docker
  • ssh server (de seguida entraré per SSH, veure més avall)

Com a navegador faig servir el Firefox que ja porta el SO (no instal·lo el Chrome)


Instal·lació drivers NVidia

Instal·lem el driver NVIDIA oficial a partir dels repositoris:

Menú -> Administració > Gestor de controladors.

Detectarà la RTX 5060Ti, i seleccionem el driver propietari recomanat. 

$ nvidia-smi
Tue Sep 15 22:59:17 2026       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 595.91.07              Driver Version: 595.91.07      CUDA Version: 13.2     |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti     Off |   00000000:05:00.0  On |                  N/A |
|  0%   43C    P3             12W /  180W |     792MiB /  16311MiB |      4%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|    0   N/A  N/A            1116      G   /usr/lib/xorg/Xorg                      412MiB |
|    0   N/A  N/A            1449      G   xfwm4                                     3MiB |
|    0   N/A  N/A            2159      G   /usr/lib/firefox/firefox                298MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

Instal·lació del CUDA Toolkit i Pytorch

El CUDA Toolkit és per fer desenvolupament amb CUDA.

Com que: 

$ grep UBUNTU_CODENAME /etc/os-release
UBUNTU_CODENAME=noble

podem utilitzar el repositori ubuntu2404. 

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update

sudo apt install cuda-toolkit

No instal·lem el cuda, sinó el cuda-toolkit, i així evitem que el Toolkit intenti substituir coses del driver que Mint ja gestiona (hem instal·lat cuda des dels repositoris oficials).

nvcc és el compilador de CUDA de NVIDIA (NVIDIA CUDA Compiler). Serveix per compilar codi C/C++ que conté parts pensades per executar-se a la GPU.

El que fa, a grans trets, és separar el codi en dues parts: el codi “host” (CPU), que passa a un compilador normal com gcc, clang o MSVC, i el codi “device” (GPU), és a dir, les funcions marcades amb __global__ o __device__, que compila ell mateix cap a codi per a la GPU. Després ho enllaça tot en un sol executable. 

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2026 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Aug_03_13:24:11_PDT_2026
Cuda compilation tools, release 13.4, V13.4.59
Build cuda_13.4.r13.4/compiler.38657139_0

$ which nvcc
/usr/local/cuda-13.4/bin/nvcc

En el .bashrc afegim el nvcc 

export PATH=/usr/local/cuda-13.4/bin:$PATH

Per fer-ho de forma permanent: 

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc (per tal de què tingui efectes immediats)

Tenim dues coses diferents:

  • nvidia-smi: són els drivers de NVIDIA + GPU
  • nvcc: cuda toolkit

Instal·lem ara les eines de desenvolupament: (són genèriques, i ho fem de forma global, no en un venv) 

sudo apt install build-essential git cmake pkg-config

PyTorch

La versió actual de PyTorch requereix python modern. 3.10 o posterior per a la versió estable actual. Jo tinc 3.12, ok.

6. No instal·lis PyTorch globalment

Això és important. Ho farem amb venv.

No facis: 

sudo pip install torch

Cada projecte python tindrà el seu entorn virtual. Per ex: 

mkdir xarxes-neuronals
cd xarxes-neuronals

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
nou prompt: (.venv) $
python -m pip install --upgrade pip

Ja podem instal·lar el PyTorch. Anirem a la pàgina oficial de PyTorch per seguir les últimes instruccions.

Com que jo tinc CUDA Version: 13.2, la instrucció serà: (recordem, tot això dins del venv) 

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu132

script primera_prova.py: 

import torch

print("PyTorch:", torch.__version__)
print("CUDA disponible:", torch.cuda.is_available())
print("CUDA de PyTorch:", torch.version.cuda)

if torch.cuda.is_available():
    print("GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))

$ python3 primera_prova.py 
PyTorch: 2.14.0+cu132
CUDA disponible: True
CUDA de PyTorch: 13.2
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti

En aquest punt tens PyTorch + CUDA funcionant de veritat.

(recordem que ho fem en un venv)

I ara ja puc fer servir la targeta gràfica de veritat:

script segona_prova.py: 

import torch

print(torch.cuda.get_device_name(0))

a = torch.randn(5000, 5000, device="cuda")
b = torch.randn(5000, 5000, device="cuda")

c = a @ b

print(c.device)
print(c.shape)

NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti
cuda:0
torch.Size([5000, 5000])

Mentre ho executem, en un altre terminal podem veure l'ús de la targeta gràfica: (veiem com la memòria puja) 

watch -n 1 nvidia-smi

En aquest punt tenim PyTorch + CUDA funcionant.

Ollama, primers models LLM locals

Model QWen 3.5 27B (quantitzat)

Installar QWen 3.5 27B 

Quantització:
Q2_K	~10 GB	~11–13 GB	Baixa	🟢 Bé
Q3_K_M	~12.5 GB	~14–16+ GB	Bona	🟢 Recomanable
Q4_K_M	~15.5–16 GB	~17–19+ GB	Molt bona	🟡 RAM + VRAM
Q5/Q6	>18 GB	>20 GB	Millor	🔴 Massa gran

jo compararia Q3_K_M vs IQ3_M vs aard-Q3 abans de descarregar-ne cap.

Descarreguem el fitxer Qwen3.5-27B-Q3_K_M.gguf de: 

Qwen3.5-27B-Q3_K_M.gguf 	Q3_K_M 	14.82GB 	false 	Low quality.

aquest fitxer ocupa uns 15G

fitxer Modelfile: 

FROM ./Qwen3.5-27B-Q3_K_M.gguf

ollama create qwen3.5:27b-q3 -f Modelfile
ollama list
ollama run qwen3.5:27b-q3


creat per Joan Quintana Compte, setembre 2026

Obtingut de «http://wiki.joanillo.org/index.php?title=Màquina_AMD_Ryzen_7_5800X_RTX_5060_Ti&oldid=299205»