Nvidia a commencé à commercialiser le DGX Spark, un supercalculateur d’IA de bureau qui intègre l’architecture Grace Blackwell de l’entreprise. Le système combine des GPU, des processeurs, des réseaux et des logiciels d’IA pour prendre en charge les charges de travail d’IA locales. Les partenaires matériels, notamment Acer, ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP, Lenovo et MSI, lancent également leurs propres systèmes basés sur le DGX Spark.
Selon Nvidia, le DGX Spark peut offrir jusqu’à 1 pétaflop de performances d’IA et comprend 128 Go de mémoire unifiée. Le système est livré avec un logiciel préinstallé pour la formation et l’inférence de modèles d’IA. Les commandes pour le DGX Spark devraient ouvrir le 15 octobre 2025 sur le site Web de Nvidia, les systèmes partenaires devenant disponibles dans le monde entier.
Le DGX Spark coûte 4 000 $, mais sa bande passante mémoire de 273 Go/s limite son débit pour les charges de travail d’inférence de production. Cela positionne le système davantage pour le prototypage et les expériences que pour un déploiement à grande échelle. Les benchmarks indiquent que le DGX Spark est environ quatre fois plus lent que le GPU de la station de travail RTX Pro 6000 Blackwell et fonctionne également derrière le RTX 5090 sur les grands modèles en raison de ses contraintes de bande passante.
L’unité est dotée d’un châssis compact qui maintient des températures thermiques stables sous charge. Il consomme environ 170 W d’énergie provenant d’une source USB-C externe, une configuration qui pourrait compliquer les déploiements bureautiques. Pour connecter deux unités DGX Spark afin de traiter des modèles de 405 milliards de paramètres, du matériel ConnectX-7 200 GbE supplémentaire est requis. Cela s’ajoute au prix de base de 3 999 $, ce qui rend le coût total de possession moins simple que les options GPU du cloud public.
Le NYU Global Frontier Lab a noté l’adéquation du DGX Spark aux travaux de santé sensibles à la confidentialité, ce qui crée des opportunités pour les services gérés couvrant les achats, la mise en œuvre conforme à la HIPAA et la sécurité continue. Le système prend en charge le réglage fin des modèles jusqu’à 70 milliards de paramètres, ce qui convient aux établissements d’enseignement et aux petites entreprises de biotechnologie recherchant une personnalisation locale des modèles sans exposition aux données cloud. Cela a ouvert un marché pour les configurations clé en main de laboratoires d’IA.
L’écosystème de partenaires de Nvidia, qui comprend Dell, HP, Lenovo et ASUS, offre une vaste portée de canaux. Cela permet aux intégrateurs de regrouper des services tels que l’installation, la formation et le support pour les organisations qui ne disposent pas d’expertise interne en IA. Dans d’autres développements récents, le PDG de Nvidia a souligné le premier partenariat direct de l’entreprise avec OpenAI.
