NVIDIA DGX Spark

Le NVIDIA DGX Spark est le système de bureau de référence pour la NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, présenté publiquement pour la première fois en janvier 2025 sous le nom de travail Project DIGITS avant d'être livré sous son nom définitif. En tant que plateforme conçue, validée et mise à jour directement par NVIDIA, il intègre 1 pétaFLOP de performances IA FP4 et 128 Go de mémoire unifiée cohérente dans un boîtier de 1,2 kg suffisamment compact pour tenir sur un bureau à côté d'un clavier.

Étant la conception de référence propre à NVIDIA, le DGX Spark est également la plateforme sur laquelle les nouvelles capacités de l'écosystème GB10 sont validées en premier. Suite à la conférence GTC 2026 de NVIDIA fin mars 2026, la prise en charge officielle du clustering RoCE à 4 nœuds — portant un déploiement unique à 512 Go de mémoire unifiée partagée — a été confirmée sur DGX Spark avant d'être adoptée par le matériel des partenaires, aux côtés de la capacité de liaison directe à 2 unités déjà standard dans la gamme GB10.

Spécifications matérielles

En son cœur se trouve la NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, combinant un processeur Arm 20 cœurs (10 × cœurs performance Cortex-X925 + 10 × cœurs efficacité Cortex-A725) avec un GPU de génération Blackwell intégrant des cœurs Tensor de 5e génération et une prise en charge native de la sparsité FP4. Les deux sont reliés par une mémoire unifiée LPDDR5x de 128 Go offrant 273 Go/s de bande passante cohérente partagée entre le CPU et le GPU, éliminant la surcharge de copie habituellement introduite par des pools de mémoire CPU/GPU séparés. Le stockage est assuré par un SSD NVMe PCIe Gen4 auto-chiffrant de 4 To, dimensionné pour contenir localement les points de contrôle de modèles volumineux et les jeux de données.

Logiciel : La pile IA complète de NVIDIA, préinstallée

Le DGX Spark est livré avec NVIDIA DGX OS (Ubuntu 24.04 LTS) et la pile logicielle IA complète de NVIDIA préinstallée et validée pour le matériel — CUDA, cuDNN, TensorRT et le NVIDIA Container Runtime sont prêts dès le premier démarrage. Les microservices NVIDIA NIM permettent de déployer les modèles pris en charge sous forme de conteneurs d'inférence optimisés sans réglage manuel, et ces mêmes conteneurs restent inchangés lorsqu'une charge de travail est ultérieurement déplacée vers NVIDIA DGX Cloud ou un système DGX de centre de données. Un ensemble continuellement maintenu de playbooks officiels couvre les workflows courants — du service vLLM et TensorRT-LLM au réglage fin avec NeMo et Unsloth — réduisant le temps de configuration pour les nouveaux utilisateurs comme pour les utilisateurs avancés.

Pour les charges de travail d'IA agentique, le DGX Spark inclut NemoClaw, la couche d'exécution d'agents en bac à sable de NVIDIA. Elle applique un contrôle d'accès basé sur des politiques autour des agents autonomes, enregistre leurs actions à des fins d'audit et a été optimisée pour fournir une inférence d'agents locale mesurablement plus rapide dans les dernières mises à jour de DGX OS.

Connectivité et réseaux

Le réseau est construit autour d'une Smart NIC NVIDIA ConnectX-7 avec deux ports QSFP de 200 Gbit/s, utilisés pour une liaison directe entre unités ou, dans les déploiements plus importants, pour une connexion à une infrastructure de commutation RoCE gérée. La connectivité intégrée supplémentaire comprend Ethernet 10 GbE (RJ-45), Wi-Fi 7 et Bluetooth 5.4. Quatre ports USB4 Type-C prennent en charge la sortie DisplayPort pour une utilisation multi-moniteur locale — jusqu'à trois écrans simultanés — ainsi que HDMI, permettant à la même unité de servir à la fois de station de travail de développement et de serveur d'inférence toujours actif.

Gestion d'entreprise et sécurité

Le DGX Spark prend en charge le déploiement isolé pour les environnements sans connectivité Internet, y compris la création d'ISO personnalisés via Cloud-init et les mises à jour du système d'exploitation et des pilotes basées sur USB — permettant d'approvisionner et de maintenir des parcs sans dépendance à un réseau externe. Le stockage est auto-chiffrant par défaut, et la plateforme inclut TPM 2.0 et Secure Boot, lui conférant une base de sécurité adaptée aux déploiements réglementés et sensibles aux données où le traitement doit rester entièrement sur site.

Mise à l'échelle : configurations à 1, 2 et 4 unités

Un seul DGX Spark prend confortablement en charge localement des modèles jusqu'à environ 200 milliards de paramètres. Pour les modèles plus grands, deux unités se connectent directement via les ports QSFP ConnectX-7 en un pool de mémoire unifiée combiné de 256 Go, et jusqu'à quatre unités peuvent être reliées via une infrastructure de commutation RoCE 200 GbE gérée pour un pool cohérent de 512 Go — le même chemin de clustering validé par NVIDIA lors de GTC 2026.

Écosystème et chemin de mise à l'échelle à long terme

Comme le DGX Spark exécute le même DGX OS et la même pile logicielle IA NVIDIA utilisés dans NVIDIA DGX Cloud et les systèmes DGX de centre de données, les charges de travail développées localement — conteneurs, déploiements NIM, pipelines de réglage fin — restent utilisables sans modification lorsqu'il est temps de passer d'un prototype de bureau à un déploiement en production plus important.