Stations de travail
- Référence
- 940-54242-0006-000
- État
- New
- Fabricant
- NVIDIA
- CPU
- 1x NVIDIA GB10 Grace CPU (10 cores Cortex-X925, 10 cores Cortex-A725)
- RAM
- 128GB (LPDDR5x)
- Bloc d’alimentation
- 1x 240W
- Type de HDD
- NVMe
- HDD
- 4 TB NVME.M2 with self-encryption
- Carte réseau
- 1x RJ-45 connector 10 GbE
- GPU
- 1 x NVIDIA GB10
- OS
- NVIDIA DGX OS
- Accelerator manufacturer
- NVIDIA
- Accelerator model
- NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip integrated GPU
- Installed GPU/APU count
- 1 integrated GPU
- Maximum GPU/APU count
- 1 integrated GPU
- Memory per accelerator
- 128GB unified system memory shared by the CPU and GPU
- Total accelerator memory
- 128GB
- GPU memory type
- LPDDR5X unified memory
- Accelerator memory bandwidth
- 273GB/s
- Accelerator form factor
- NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip
- Accelerator interconnect
- Single integrated accelerator; dual-system scaling is provided through NVIDIA ConnectX-7 networking
- Accelerator-to-CPU interface
- On-package coherent interface within the NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip
- Supported compute data types
- FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, FP4 and INT8
- Accelerator virtualization
- Containerized CUDA application isolation through NVIDIA Container Toolkit
- Software ecosystem
- NVIDIA DGX OS, NVIDIA CUDA, CUDA-X, NVIDIA NGC, NVIDIA AI Enterprise, PyTorch and NVIDIA TensorRT-LLM
- Maximum system power
- 0.24kW
- Cooling
- Integrated air-cooled thermal management system
- Recommended workloads
- Local AI development and prototyping, inference with models up to 200 billion parameters, fine-tuning of compatible models up to 70 billion parameters, autonomous agents, data science and accelerated application development
- Dimensions
- 50.5 x 150 x 150 mm (H x W x D)
- Weight
- 1.2 kg
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Soumettre une demandeNVIDIA DGX Spark est un supercalculateur personnel d’IA compact conçu pour le développement de l’IA en entreprise, l’IA générative, les applications agentiques, le machine learning, la data science et le prototypage de solutions edge. Fondée sur le superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell, la plateforme réunit un GPU Blackwell intégré, un processeur Arm à 20 cœurs et 128GB de mémoire unifiée cohérente dans un format de bureau.
Contrairement à une station de travail conventionnelle assemblée à partir de composants distincts, NVIDIA DGX Spark combine l’accélération GPU, la mémoire unifiée, le stockage local, un réseau à haut débit et la pile logicielle NVIDIA AI validée au sein d’une plateforme intégrée. Le système peut être utilisé comme nœud autonome de développement IA ou être relié à un second DGX Spark via NVIDIA ConnectX-7 afin de travailler avec des modèles de plus grande taille.
Architecture GPU pour le développement et l’inférence IA
NVIDIA DGX Spark intègre un superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell. Celui-ci associe un GPU basé sur l’architecture Blackwell, doté de Tensor Cores de cinquième génération et de RT Cores de quatrième génération, à un processeur Arm à 20 cœurs composé de 10 Cortex-X925 et de 10 Cortex-A725. Le CPU et le GPU partagent 128GB de mémoire système unifiée cohérente LPDDR5X offrant une bande passante de 273GB/s.
Le GPU Blackwell intégré délivre jusqu’à 1 PFLOP de performances IA en précision FP4 avec sparsity et comprend 6 144 cœurs CUDA. Cette architecture permet de développer, tester et exécuter localement l’inférence de modèles d’IA comptant jusqu’à 200 milliards de paramètres, ainsi que d’affiner des modèles compatibles jusqu’à 70 milliards de paramètres.
Le réseau NVIDIA ConnectX-7 assure une connectivité à haut débit pour les transferts de données et les workflows entre systèmes. Deux systèmes DGX Spark peuvent être interconnectés afin de travailler avec des modèles d’IA allant jusqu’à 405 milliards de paramètres. La plateforme comprend également des interfaces 10GbE, Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4, USB Type-C et HDMI pour son intégration aux environnements de développement d’entreprise.
Cette configuration comprend un SSD NVMe M.2 de 4TB avec autochiffrement pour le système d’exploitation, les modèles, les jeux de données et le stockage local des projets. NVIDIA DGX OS et la pile logicielle NVIDIA AI préinstallée donnent accès à CUDA, NGC, PyTorch, TensorRT-LLM, aux outils de conteneurisation ainsi qu’aux bibliothèques et frameworks optimisés utilisés dans les workflows IA d’entreprise.
Principaux cas d’usage
- Développement et prototypage de modèles d’IA. DGX Spark fournit un environnement local pour créer, tester et valider des modèles d’IA générative, des agents IA, des applications de machine learning et des preuves de concept destinées à l’entreprise.
- Ajustement de modèles. L’architecture à mémoire unifiée de 128GB prend en charge l’affinage de modèles compatibles jusqu’à 70 milliards de paramètres à partir de données et de processus propres à l’organisation.
- Inférence locale. La plateforme permet de tester, valider et exécuter l’inférence de modèles d’IA comptant jusqu’à 200 milliards de paramètres sans transférer systématiquement les charges de travail vers une infrastructure cloud externe.
- Applications agentiques et IA privée. DGX Spark convient au développement d’agents autonomes, de solutions RAG, d’assistants internes et d’applications tirant parti du traitement local des données.
- Data science et développement edge. Le système prend en charge l’analytique accélérée ainsi que le développement de solutions de vision par ordinateur, de robotique, de ville intelligente et d’autres applications edge reposant sur l’écosystème NVIDIA AI.
NVIDIA DGX Spark dans l’infrastructure d’entreprise
NVIDIA DGX Spark s’adresse aux organisations qui ont besoin de ressources IA locales dédiées pour le développement, l’expérimentation, la validation et certaines charges de production, sans déployer un serveur GPU en rack pour chaque projet. Son format compact permet aux ingénieurs IA, développeurs, chercheurs et data scientists d’utiliser directement l’écosystème logiciel NVIDIA depuis leur poste de travail.
L’exécution locale peut réduire la dépendance aux ressources d’inférence cloud et aider les équipes à conserver certains modèles et jeux de données dans l’environnement de l’organisation. Pour les projets plus importants, deux systèmes DGX Spark peuvent être reliés via ConnectX-7, tandis que les applications validées peuvent ensuite être migrées vers NVIDIA DGX Cloud ou une infrastructure de centre de données accélérée par NVIDIA.
Grâce au superchip GB10 Grace Blackwell, aux 128GB de mémoire unifiée cohérente, au SSD NVMe de 4TB et à la pile logicielle NVIDIA AI préinstallée, DGX Spark constitue une plateforme pratique pour les organisations qui développent de l’IA générative, des agents autonomes, des services d’IA privée, des solutions de data science et des applications edge nécessitant un contrôle local et un parcours cohérent du prototype au déploiement.
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