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Nvidia vendra une configuration de 64 Go de sa machine de bureau DGX Spark à partir du 23 octobre au prix de départ de 4 999 dollars aux États-Unis, et la société affirme qu’une seule unité exécute des modèles comportant jusqu’à 100 milliards de paramètres entièrement sur l’appareil. Deux d’entre eux ont connecté ensemble avec un câble QSFP leur mémoire jusqu’à 128 Go et portent ce plafond jusqu’à 200 milliards de paramètres, selon l’annonce de Nvidia du 2 octobre.
La nouvelle version est vendue « exclusivement auprès de partenaires fabricants », que Nvidia nomme Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP et MSI. Il se situe en dessous du modèle 128 Go, et Nvidia affirme que le boîtier le moins cher conserve la superchip GB10 Grace Blackwell, le système d’exploitation DGX et la pile logicielle complète Nvidia AI, « identique au modèle 128 Go ».
Nvidia ne prétend pas que les deux configurations fonctionnent de la même manière. Cette comparaison couvre la puce, le système d’exploitation et le logiciel, et le boîtier le moins cher dispose de la moitié de la mémoire avec laquelle travailler.
Les chiffres de clustering proviennent du propre test de Nvidia
Chaque DGX Spark est livré avec une carte réseau Nvidia ConnectX-7 et deux unités se connectent directement via ce que Nvidia appelle une structure 200 GbE. La paire offre « deux fois la bande passante mémoire et jusqu’à 1,7 fois les performances » d’un système unique, affirme Nvidia, et lie le 1,7x à un benchmark interne : « Dans le test Qwen 3.8 27B de NVIDIA, deux systèmes en cluster de 64 Go ont fourni des performances jusqu’à 1,7x par rapport à un seul système ».
Nvidia ne dit pas ce que mesure le 1,7x, il n’y a donc aucun moyen de savoir à partir de l’annonce si le gain se produit en jetons par seconde, en latence de bout en bout ou en temps jusqu’au premier jeton. C’est également le seul chiffre de performance annoncé, il appartient à Nvidia, et comme la machine n’est pas commercialisée avant le 23 octobre, personne en dehors de Nvidia n’en a mesuré.
Un assistant de cluster fait la mise en réseau
Nvidia Sync Cluster Assistant détecte les unités connectées, valide leur configuration et configure le réseau ConnectX-7, ce que les propriétaires de deux boîtiers feraient autrement à la main. Chaque nœud exécute la même pile logicielle, donc selon Nvidia, « rien n’a besoin d’être reconfiguré lors du passage d’une unité à deux ».
Un outil complémentaire, Nvidia Sync Model Launcher, « arrive à la fin du mois ». Nvidia indique qu’il téléchargera et lancera Qwen3.8 27B sur un système ou un cluster et « configurera OpenCode pour utiliser le modèle », ce qui placera l’interface de codage dans un navigateur sur n’importe quel ordinateur portable à portée de main.
Qu’y a-t-il dans la boîte et ce que Nvidia laisse de côté
La machine est livrée avec le Nvidia Agent Toolkit, les bibliothèques CUDA-X AI, les modèles ouverts Nemotron de la société et les environnements d’exécution, notamment Ollama, vLLM et PyTorch avec CUDA. Pour un premier modèle, Nvidia cite llama.cpp, Ollama, vLLM ou LM Studio, et indique que Blender « est l’un des premiers grands fournisseurs d’applications de création à prendre en charge la plate-forme », avec un programme d’installation décrit comme étant à venir.
La même annonce signale le modèle Qwen-Image-2.1 d’Alibaba, qui, selon Nvidia, fonctionne localement sur les GPU RTX, DGX Spark et DGX Station, ainsi que les nouveaux PC Windows alimentés par Nvidia RTX Spark « à venir ce mois-ci » d’Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft et MSI. Ni l’un ni l’autre ne porte de date ni de prix.
Le prix de 4 999 $ est un prix de départ proposé par six fabricants distincts plutôt qu’un chiffre Nvidia, et aucun prix britannique ou européen n’est donné, ni aucun détail sur la façon dont les six partenaires configureront le stockage autour des 64 Go de mémoire unifiée partagée. Le discours de Nvidia repose ailleurs : il décrit la machine comme exécutant des agents locaux compétents « en privé, sans dépendance au cloud », ce qui est un argument en faveur de l’achat d’une instance plutôt que de la location d’une instance à l’heure. C’est le 23 octobre qu’il faudra se lever.