Discussion :

[Stéphane le calme]

Nvidia annonce les « supercalculateurs personnels d'IA » : DGX Spark et DGX Station
permettront aux utilisateurs de créer des prototypes, d'affiner et d'exécuter des modèles d'IA de différentes tailles

Lors de la GTC 2025, Nvidia a annoncé une nouvelle gamme de « supercalculateurs personnels d'IA » alimentés par la plateforme de puce Grace Blackwell de l'entreprise. Jensen Huang, fondateur et PDG de la société de semi-conducteurs, a dévoilé les deux nouvelles machines, DGX Spark (anciennement appelée Project Digits) et DGX Station, lors de sa présentation. Ces ordinateurs permettront aux utilisateurs de créer des prototypes, d'affiner et d'exécuter des modèles d'IA de différentes tailles à la périphérie.

Dans un contexte où l’intelligence artificielle redéfinit les contours de la recherche, de l’industrie et de la création numérique, Nvidia frappe un grand coup avec l’annonce de sa nouvelle gamme de stations de travail : le DGX Station Desktop, présenté comme un véritable « superordinateur personnel » dédié à l’IA.

Jusqu’à présent, les infrastructures DGX de Nvidia étaient réservées à des centres de données ou des laboratoires dotés de ressources considérables. Avec le DGX Station Desktop, Nvidia démocratise cette puissance et la rend accessible aux entreprises, aux laboratoires, mais aussi aux chercheurs et aux créateurs exigeants qui souhaitent disposer d’une force de calcul hors norme directement sur leur bureau.

« L'IA a transformé chaque couche de la pile informatique. Il est logique qu'une nouvelle classe d'ordinateurs émerge, conçue pour les développeurs natifs de l'IA et pour faire tourner les applications natives de l'IA », a déclaré Jensen Huang, fondateur et CEO de NVIDIA. « Avec ces nouveaux ordinateurs personnels DGX AI, l'IA peut s'étendre des services du cloud aux applications de bureau et de périphérie ».

« C'est l'ordinateur de l'ère de l'IA », a déclaré Huang lors de la présentation. « C'est à cela que les ordinateurs devraient ressembler, et c'est ce que les ordinateurs exécuteront à l'avenir. Et nous avons maintenant toute une gamme pour les entreprises, des plus petits aux stations de travail ».

Selon Nvidia, le DGX Spark permet d'effectuer jusqu'à 1 000 billions d'opérations par seconde (un billion étant 1 000 milliards) dans le domaine de l'IA grâce à une puce Grace Blackwell Superchip de 10 Go. Quant à la DGX Station, elle est équipée d'une puce Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip GB300 de Nvidia associée à 784 Go de mémoire.

« Les agents d'intelligence artificielle seront partout », a poursuivi Huang. « Leur fonctionnement, celui des entreprises et le nôtre seront fondamentalement différents. Nous avons donc besoin d'une nouvelle gamme d'ordinateurs. Et c'est ce qu'il nous faut. »

DGX Spark est le plus petit supercalculateur d'IA au monde, permettant à des millions de chercheurs, de data scientists, de développeurs robotiques et d'étudiants de repousser les limites de l'IA générative et physique grâce à des performances et des capacités massives.

Au cœur du DGX Spark se trouve la super-puce Grace Blackwell NVIDIA GB10, optimisée pour un format de bureau. La GB10 est dotée d'un puissant GPU NVIDIA Blackwell avec des Tensor Cores de cinquième génération et le support FP4, fournissant jusqu'à 1 000 billions d'opérations par seconde de calcul IA pour le réglage fin et l'inférence avec les derniers modèles de raisonnement IA, y compris le modèle de base du monde NVIDIA Cosmos Reason et le modèle de base du robot NVIDIA GR00T N1.

La super-puce GB10 utilise la technologie d'interconnexion NVIDIA NVLink™-C2C pour fournir un modèle de mémoire cohérente CPU+GPU avec une bande passante 5 fois supérieure à celle du PCIe de cinquième génération. Cela permet au superchip d'accéder aux données entre un GPU et un CPU afin d'optimiser les performances pour les charges de travail des développeurs d'IA à forte intensité de mémoire.

La plate-forme d'IA complète de NVIDIA permet aux utilisateurs de DGX Spark de déplacer en toute transparence leurs modèles de leur bureau vers DGX Cloud ou tout autre cloud accéléré ou infrastructure de centre de données - sans pratiquement modifier le code - ce qui facilite plus que jamais le prototypage, l'ajustement et l'itération de leurs flux de travail.

En avant toute avec la DGX Station

NVIDIA DGX Station apporte des performances de niveau centre de données aux ordinateurs de bureau pour le développement de l'IA. Premier système de bureau à être construit avec la super puce de bureau NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra, DGX Station dispose d'un énorme espace mémoire cohérent de 784 Go pour accélérer les charges de travail de formation et d'inférence à grande échelle. Le Superchip de bureau GB300 est équipé d'un GPU NVIDIA Blackwell Ultra avec des Tensor Cores de dernière génération et une précision FP4 - connecté à un CPU NVIDIA Grace™ de haute performance via NVLink-C2C - délivrant les meilleures communications et performances système de sa catégorie.

La DGX Station est également équipée de la NVIDIA ConnectX®-8 SuperNIC, optimisée pour surcharger les charges de travail informatiques d'IA hyperscale. Prenant en charge le réseau jusqu'à 800 Gb/s, le ConnectX-8 SuperNIC fournit une connectivité réseau extrêmement rapide et efficace, permettant une connectivité à haut débit de plusieurs stations DGX pour des charges de travail encore plus importantes, et des transferts de données accélérés par le réseau pour les charges de travail d'IA.

En associant ces capacités de pointe des stations DGX à la plateforme d'IA NVIDIA CUDA-X™, les équipes peuvent obtenir des performances exceptionnelles en matière de développement d'IA de bureau.

Pensé pour les modèles géants et l’entraînement local

Avec la montée en puissance des modèles de fondation tels que GPT, Llama ou Gemini, de nombreuses entreprises souhaitent désormais entraîner ou affiner leurs propres modèles localement, sans nécessairement dépendre des grandes plateformes cloud. Nvidia répond à cette tendance avec le DGX Desktop : il devient possible d’effectuer du fine-tuning de modèles comptant plusieurs milliards de paramètres en interne, avec la flexibilité et la confidentialité que cela implique.

Puissance, mais aussi simplicité d’usage

Malgré ses capacités comparables à celles d’un cluster, la DGX Station Desktop s’installe comme un ordinateur classique et ne nécessite pas d’infrastructure serveur complexe. Le système intègre les environnements logiciels Nvidia, notamment CUDA, cuDNN, et le framework Nvidia AI Enterprise, offrant un écosystème clé en main. La station est également optimisée pour fonctionner avec les grands outils de machine learning et deep learning tels que PyTorch, TensorFlow ou JAX.

Un investissement stratégique pour les entreprises

Ce lancement n’est pas anodin. Les entreprises qui développent des applications IA avancées (R&D, finance quantitative, biotech, simulation industrielle, création numérique) cherchent à réduire leur dépendance au cloud et à maîtriser leurs cycles de développement. Nvidia leur propose ici un atout stratégique : une machine locale capable de rivaliser avec les puissances de calcul cloud tout en offrant confidentialité, contrôle et des coûts potentiellement plus prévisibles à long terme.
Prix et disponibilité

Nvidia n’a pas encore dévoilé le prix officiel, mais il s’agit clairement d’un produit premium. La DGX Station Desktop s’adresse avant tout aux entreprises, instituts de recherche et laboratoires disposant de budgets importants et d’une volonté d’investir dans l’indépendance technologique. Les premières livraisons sont attendues dans le courant de l’année 2025. DGX Spark est disponible dès à présent, tandis que DGX Station devrait être commercialisé dans le courant de l'année par des partenaires industriels, notamment Asus, Boxx, Dell, HP et Lenovo.

Étant donné que les systèmes seront fabriqués par différentes entreprises, Nvidia n'a pas mentionné le prix des unités. Toutefois, en janvier, Nvidia a indiqué que la configuration de base d'un ordinateur de type DGX Spark se vendrait aux alentours de 3 000 dollars.

Source : Nvidia

Et vous ?

Cette puissance de calcul est-elle vraiment utile à domicile ou dans les petites entreprises, ou reste-t-elle réservée à une élite industrielle et académique ?

Les entreprises ont-elles intérêt à investir dans un superordinateur local face à l’évolution rapide des offres cloud et leur flexibilité ?

Nvidia cherche-t-il, avec ce produit, à réduire la dépendance de ses clients au cloud, ou au contraire à verrouiller son écosystème propriétaire ?

Ce type de produit va-t-il modifier l’équilibre entre les géants du cloud et les entreprises qui préfèrent internaliser leurs capacités d’IA ?

Que signifie le fait de pouvoir entraîner des modèles géants « chez soi » en termes de régulation et de sécurité ?

Cette puissance à portée de main pourrait-elle accentuer la fracture numérique entre grandes entreprises et PME, ou entre pays développés et pays émergents ?

[Alex]

NVIDIA DGX Spark arrive pour les développeurs d'IA du monde entier : « Le petit mais puissant superordinateur IA personnel » Spark peut gérer des modèles IA sophistiqués tout en tenant sur votre bureau.

NVIDIA a annoncé le lancement du NVIDIA DGX Spark, le plus petit supercalculateur IA au monde, qui offre la pile IA de NVIDIA dans un format de bureau compact. Basé sur l'architecture NVIDIA Grace Blackwell, DGX Spark intègre les GPU, les CPU, les réseaux, les bibliothèques CUDA et les logiciels d'IA de NVIDIA, accélérant ainsi le développement de l'IA agentique et physique. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a remis le DGX Spark à Elon Musk chez SpaceX. Acer, ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HPI, Lenovo et MSI lancent les systèmes DGX Spark, élargissant ainsi l'accès à une puissance de calcul IA exceptionnelle.

Lors de la GTC 2025, Nvidia a annoncé une nouvelle gamme de « supercalculateurs personnels d'IA » alimentés par la plateforme de puce Grace Blackwell de l'entreprise. Jensen Huang, fondateur et PDG de la société de semi-conducteurs, a dévoilé les deux nouvelles machines, DGX Spark (anciennement appelée Project Digits) et DGX Station, lors de sa présentation. Ces ordinateurs permettront aux utilisateurs de créer des prototypes, d'affiner et d'exécuter des modèles d'IA de différentes tailles à la périphérie.

Les charges de travail IA dépassent rapidement les capacités mémoire et logicielles des PC, stations de travail et ordinateurs portables sur lesquels s'appuient aujourd'hui des millions de développeurs, obligeant les équipes à transférer leur travail vers le cloud ou des centres de données locaux. C'est pourquoi, NVIDIA a annoncé le lancement du NVIDIA DGX Spark, le plus petit supercalculateur IA au monde.

En tant que nouvelle catégorie d'ordinateurs, DGX Spark offre une performance IA d'un pétaflop et 128 Go de mémoire unifiée dans un format de bureau compact, donnant aux développeurs la possibilité d'exécuter des inférences sur des modèles IA comportant jusqu'à 200 milliards de paramètres et d'ajuster localement des modèles comportant jusqu'à 70 milliards de paramètres. De plus, DGX Spark permet aux développeurs de créer des agents IA et d'exécuter localement des piles logicielles avancées.

« En 2016, nous avons construit le DGX-1 afin de fournir aux chercheurs en IA leur propre supercalculateur. J'ai remis en mains propres le premier système à Elon dans une petite start-up appelée OpenAI, et c'est de là qu'est né ChatGPT, qui a lancé la révolution de l'IA », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA. « Le DGX-1 a inauguré l'ère des supercalculateurs IA et a permis de découvrir les lois d'échelle qui régissent l'IA moderne. Avec DGX Spark, nous revenons à cette mission : mettre un ordinateur IA entre les mains de chaque développeur afin de déclencher la prochaine vague de percées technologiques. »

DGX Spark rassemble l'ensemble de la plateforme IA de NVIDIA, notamment les GPU, les CPU, les réseaux, les bibliothèques CUDA et la pile logicielle IA de NVIDIA, dans un système suffisamment compact pour être utilisé dans un laboratoire ou un bureau, mais suffisamment puissant pour accélérer le développement de l'IA agentique et physique. En combinant des performances révolutionnaires avec la portée de l'écosystème NVIDIA, DGX Spark transforme le bureau en une plateforme de développement IA.

Les systèmes DGX Spark offrent jusqu'à 1 pétaflop de performances IA, accélérées par une superpuce NVIDIA GB10 Grace Blackwell, une mise en réseau NVIDIA ConnectX-7 200 Gb/s et la technologie NVIDIA NVLink-C2C, fournissant 5 fois la bande passante du PCIe de cinquième génération avec 128 Go de mémoire cohérente CPU-GPU.

La pile logicielle NVIDIA AI est préinstallée pour permettre aux développeurs de commencer à travailler sur des projets d'IA dès la sortie de l'emballage. Avec DGX Spark, les développeurs peuvent accéder aux outils de l'écosystème IA de NVIDIA, notamment des modèles, des bibliothèques et des microservices NVIDIA NIM, ce qui leur permet de mettre en place des workflows locaux tels que la personnalisation des modèles FLUX.1 de Black Forest Labs pour affiner la génération d'images, la création d'un agent de recherche et de synthèse visuelle à l'aide du modèle de langage visuel NVIDIA Cosmos Reason, ou la création d'un chatbot IA à l'aide de Qwen3, optimisé pour DGX Spark.

Pour célébrer la commercialisation mondiale de DGX Spark, Huang a remis en mains propres l'un des premiers exemplaires de DGX Spark à Elon Musk, ingénieur en chef chez SpaceX, à Starbase, au Texas. Cet échange était un clin d'œil aux origines du supercalculateur, car Musk faisait partie de l'équipe qui avait reçu le premier supercalculateur NVIDIA DGX-1 des mains de Huang en 2016. D'autres premiers bénéficiaires de DGX Spark, notamment Anaconda, Cadence, ComfyUI, Docker, Google, Hugging Face, JetBrains, LM Studio, Meta, Microsoft, Ollama et Roboflow, testent, valident et optimisent leurs outils, logiciels et modèles pour DGX Spark.

Des organismes de recherche du monde entier, dont le NYU Global AI Frontier Lab, ont testé DGX Spark afin de stimuler leur développement en matière d'IA. « DGX Spark nous permet d'accéder à une puissance de calcul de l'ordre du pétaflop sur notre bureau », a déclaré Kyunghyun Cho, professeur d'informatique et de science des données au NYU Global AI Frontier Lab. « Cette nouvelle façon de mener des activités de recherche et développement en IA nous permet de prototyper et d'expérimenter rapidement des algorithmes et des modèles d'IA avancés, même pour des applications sensibles en matière de confidentialité et de sécurité, telles que les soins de santé. »

Que contient le DGX Spark ? Un supercalculateur dans la paume de votre main

Il a la taille d'une feuille de papier origami et l'épaisseur d'un livre relié. Il agit comme un moteur de fusée pour l'IA. DGX Spark n'est pas seulement compact, il regorge de possibilités. Son châssis de 1,2 kg renferme un supercalculateur IA à part entière, conçu pour faire sortir l'IA des centres de données et la mettre entre les mains de ceux qui créent.

Au cœur du système :

• La superpuce NVIDIA GB10 Grace Blackwell, qui offre jusqu'à 1 pétaflop de performances IA avec une précision FP4.
• 128 Go de mémoire CPU-GPU unifiée, permettant aux développeurs de prototyper, d'affiner et d'exécuter des inférences localement sans avoir à passer d'une machine ou d'une instance cloud à l'autre.
• Le réseau NVIDIA ConnectX pour le clustering et NVIDIA NVLink-C2C pour une bande passante PCIe 5x.
• Le stockage NVMe pour la vitesse et la sortie HDMI pour les visuels.

Et il ne s'agit pas seulement de matériel. DGX Spark est livré avec la pile logicielle complète NVIDIA AI : frameworks, bibliothèques, modèles pré-entraînés et microservices NVIDIA NIM, prêts à alimenter des workflows tels que :

• La personnalisation de modèles de génération d'images tels que FLUX.1
• Création d'agents de recherche et de synthèse visuelles avec NVIDIA Cosmos
• Déploiement de chatbots optimisés à l'aide de Qwen3

Ce n'est pas une boîte de développement. C'est une rampe de lancement... Une pétaflopique de performances IA à portée de main pour les développeurs, les chercheurs et les créateurs du monde entier.

DGX Spark inaugure une nouvelle ère pour l'IA sur ordinateur de bureau

Alors que les systèmes DGX Spark font leur apparition dans l'écosystème, cinq partenaires de la première heure montrent déjà ce qu'il est possible de faire lorsque l'IA de classe pétaflopique rencontre l'ordinateur de bureau :

• Le Dell Pro Max avec GB10 franchit la barre des 400 milliards de paramètres. Équipé de Grace Blackwell et DGX OS, il offre une IA de classe centre de données à votre bureau, avec une mémoire unifiée, CUDA et une évolutivité instantanée.
• La station IA ZGX Nano G1n de HP apporte une puissance IA considérable au bureau : performances de classe pétaflopique, mémoire unifiée de 128 Go et accès complet à la pile IA de NVIDIA.
• Lenovo ThinkStation PGX apporte l'IA agentique au bureau. Conçue pour les chercheurs et les développeurs, elle exécute des modèles jusqu'à 200 milliards de paramètres et relie de manière transparente le prototypage local au déploiement dans le cloud.
• LM Studio est désormais disponible sur DGX Spark, livré pour Linux sur ARM. Les développeurs peuvent lancer des serveurs LLM privés, exécuter des modèles tels que Qwen3 Coder localement et se connecter via le réseau, sans avoir besoin du cloud.
• Python sur DGX Spark est déjà en train de changer la donne. Stanley Seibert, d'Anaconda, se penche sur la mémoire unifiée, le calcul hybride et ce que cela signifie pour l'exécution de dataframes de plusieurs milliards de lignes et de modèles de plusieurs milliards de paramètres, le tout localement.

Cette annonce rappelle les déclarations de Huang début janvier 2025. Il a déclaré au CES 2025 que les puces d'IA fabriquées par Nvidia dépensent les gains de performance historiques établis par la loi de Moore. Cela serait dû à l'approche globale de Nvidia en matière de développement de puces. Il a expliqué que Nvidia est capable de construire l'architecture, la puce, le système, les bibliothèques et les algorithmes en même temps. Ce qui permet au fabricant de puces d'aller plus vite que la loi de Moore. Jensen Huang s'attend à ce que cette approche contribue à faire baisser le coût de l'inférence des grands modèles de langage (LLM). Ses déclarations ont toutefois suscité des réactions mitigées dans la communauté.

Source : NVIDIA

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