PC Nvidia DGX Spark GB10 128 Go LPDDR5x-SDRAM, 4 To SSD DGX OS
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Un supercalculateur IA sur votre bureau
Le NVIDIA DGX Spark GB10 redéfinit ce qu’un ordinateur de bureau peut accomplir. Conçu pour les chercheurs, ingénieurs en deep learning et développeurs IA exigeants, il embarque la puce Grace Blackwell GB10 : une architecture unifiée CPU+GPU qui efface la frontière entre puissance de calcul et efficience énergétique. Fini les compromis : vous disposez ici d’une vraie plateforme d’entraînement et d’inférence de modèles d’IA à grande échelle, sans avoir à louer du cloud à la minute.
L’architecture Grace Blackwell : CPU et GPU en symbiose
La puce GB10 fusionne un GPU Blackwell avec un CPU ARM Grace via une interface NVLink-C2C à très haute bande passante. Le résultat : 128 Go de mémoire LPDDR5x unifiée accessible aussi bien par le CPU que le GPU, sans copie de données entre deux pools mémoire séparés. Cette architecture cohérente permet de charger et d’exécuter des LLM de plusieurs dizaines de milliards de paramètres directement en local, avec des latences incomparables par rapport à une inférence cloud.
Stockage, OS et écosystème DGX
Le DGX Spark tourne sous DGX OS, une distribution Linux optimisée par NVIDIA, préconfigurée avec les drivers, les bibliothèques CUDA, cuDNN et le stack complet NVIDIA AI Enterprise. Le SSD NVMe de 4 To garantit des vitesses de chargement de datasets à la hauteur du GPU. Le tout dans un châssis ultra-compact pensé pour prendre sa place sur un bureau, en rack ou en cluster via NVLink, pour scaler horizontalement plusieurs unités.
Pour qui est fait le DGX Spark ?
Laboratoires de recherche, startups IA, équipes MLOps, universités et développeurs souhaitant s’affranchir des coûts et des latences du cloud pour leurs workflows d’entraînement et d’inférence. Une machine taillée pour les modèles de fondation, le RAG, le fine-tuning et l’IA générative en production locale.
- GPU/CPU : NVIDIA Grace Blackwell GB10 (architecture unifiée)
- Mémoire : 128 Go LPDDR5x-SDRAM unifiée CPU+GPU
- Stockage : 4 To SSD NVMe
- OS : DGX OS (Linux, optimisé NVIDIA)
- Interconnexion : NVLink-C2C, support clustering multi-unités
- Stack logiciel : CUDA, cuDNN, NVIDIA AI Enterprise préinstallés
- Format : Desktop compact / rack-ready
- Usage cible : Inférence LLM, fine-tuning, deep learning, IA générative
Général
| Marque | NVIDIA |
| Modèle | DGX Spark GB10 |
| Référence | DGX-SPARK-GB10-128-4T |
| Catégorie | Station de travail IA (Desktop) |
| Système d'exploitation | DGX OS (Linux, optimisé NVIDIA) |
| Usage principal | Intelligence artificielle, Deep Learning, Inférence LLM, Fine-tuning |
Processeur & GPU
| Puce principale | NVIDIA Grace Blackwell GB10 (CPU+GPU unifiés) |
| Architecture GPU | Blackwell |
| Architecture CPU | ARM Grace (Neoverse V2) |
| Interconnexion CPU-GPU | NVLink-C2C (900 Go/s bande passante) |
| Support CUDA | Oui (CUDA 12.x) |
| Tensor Cores | Oui, 5e génération (Blackwell) |
Mémoire & Stockage
| Capacité mémoire | 128 Go |
| Type de mémoire | LPDDR5x-SDRAM (unifiée CPU+GPU) |
| Mémoire unifiée | Oui (CPU et GPU partagent le même pool) |
| Stockage | 4 To SSD NVMe |
Connectique & Réseau
| NVLink externe (clustering) | Oui : interconnexion multi-DGX Spark |
Caractéristiques physiques
| Format | Desktop compact (rack-ready optionnel) |
| Refroidissement | Actif : ventilateurs intégrés silencieux |
| Couleur | Noir |
Logiciels & Garantie
| Stack logiciel inclus | CUDA, cuDNN, TensorRT, NVIDIA AI Enterprise (évaluation) |
| Frameworks supportés | PyTorch, TensorFlow, JAX, Triton |
| Support LLM local | Oui : modèles jusqu'à 70B+ paramètres en inférence |
| Garantie constructeur | 1 an constructeur : vérifier selon région) |
| Support technique | NVIDIA Enterprise Support (selon licence) |
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