{"id":202193,"date":"2026-09-10T09:48:00","date_gmt":"2026-09-10T08:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/?p=202193"},"modified":"2026-09-10T09:48:09","modified_gmt":"2026-09-10T08:48:09","slug":"nvidia-dgx-spark-desormais-a-4-699-euros-pour-executer-de-tres-gros-modeles-en-local","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/nvidia-dgx-spark-desormais-a-4-699-euros-pour-executer-de-tres-gros-modeles-en-local\/","title":{"rendered":"NVIDIA DGX Spark d\u00e9sormais \u00e0 4 699 euros : pour ex\u00e9cuter de tr\u00e8s gros mod\u00e8les en local"},"content":{"rendered":"

NVIDIA affiche maintenant le DGX Spark \u00e0 4 699 euros<\/strong>. D\u2019apr\u00e8s la marque, ce petit bo\u00eetier est taill\u00e9 pour faire tourner de tr\u00e8s gros mod\u00e8les directement en local. Le message est limpide : proposer aux d\u00e9veloppeurs, aux chercheurs et aux petites structures une vraie porte de sortie face au tout-cloud<\/a>, avec plus de confidentialit\u00e9, moins de latence et des co\u00fbts plus faciles \u00e0 anticiper sur la dur\u00e9e.<\/p>\n\n

Le DGX Spark fait partie des premiers vrais formats desktop pens\u00e9s d\u2019abord pour les mod\u00e8les de langage<\/strong> et les agents logiciels en local. Beaucoup de configurations grand public atteignent vite leurs limites \u00e0 cause de la m\u00e9moire vid\u00e9o. NVIDIA part ici sur autre chose, une approche int\u00e9gr\u00e9e qui rappelle davantage une station de travail sp\u00e9cialis\u00e9e qu\u2019un simple PC tr\u00e8s puissant.<\/p>\n\n

Au centre de la machine, il y a le GB10 Grace Blackwell Superchip. NVIDIA le d\u00e9crit comme une version r\u00e9duite de l\u2019architecture Grace Blackwell, adapt\u00e9e aux mini-PC de d\u00e9veloppement et aux stations de travail. La puce r\u00e9unit un processeur Arm \u00e0 20 c\u0153urs<\/strong> et une partie graphique d\u00e9di\u00e9e, le tout dans un packaging 2,5D avanc\u00e9 avec des dielets s\u00e9par\u00e9s pour le CPU, la m\u00e9moire et le GPU, toujours selon NVIDIA.<\/p>\n\n

Le vrai point fort du DGX Spark se joue surtout sur la m\u00e9moire : 128 Go<\/strong> de m\u00e9moire unifi\u00e9e coh\u00e9rente, d\u2019apr\u00e8s NVIDIA. Concr\u00e8tement, toujours selon l\u2019entreprise, cela suffit pour travailler en local avec des mod\u00e8les qui montent jusqu\u2019\u00e0 200 milliards de param\u00e8tres, et pour affiner des mod\u00e8les allant jusqu\u2019\u00e0 70 milliards de param\u00e8tres.<\/p>\n\n

C\u2019est exactement le genre de charge qui met \u00e0 terre les cartes graphiques grand public, y compris des mod\u00e8les haut de gamme, d\u00e8s que la VRAM<\/strong> devient le facteur bloquant. NVIDIA pr\u00e9sente donc le DGX Spark comme une station compacte, sobre en \u00e9nergie, branch\u00e9e sur une prise secteur standard, capable de g\u00e9rer plusieurs \u00e9crans et dot\u00e9e d\u2019une connectique assez flexible pour un usage de bureau ou comme petit n\u0153ud personnel accessible sur le r\u00e9seau.<\/p>\n\n

Et l\u2019histoire ne s\u2019arr\u00eate pas forc\u00e9ment \u00e0 une seule machine. Avec le r\u00e9seau ConnectX-7, deux DGX Spark<\/strong> peuvent \u00eatre reli\u00e9s entre eux pour grimper jusqu\u2019\u00e0 405 milliards de param\u00e8tres, selon NVIDIA.<\/p>\n\n

On n\u2019est alors plus tout \u00e0 fait dans la simple station locale, mais dans une mini-grappe personnelle<\/strong>. L\u2019id\u00e9e a de quoi parler aux labos, aux studios ou aux \u00e9quipes techniques qui veulent garder leurs donn\u00e9es chez eux. C\u00f4t\u00e9 logiciel, NVIDIA fournit DGX Base OS et tout l\u2019environnement maison habituel : CUDA<\/a>, TensorRT, vLLM, NVFP4, sans oublier NVLink-C2C, l\u00e0 encore selon NVIDIA.<\/p>\n\n

L\u2019int\u00e9r\u00eat se voit tout de suite : on peut d\u00e9marrer en local, puis basculer plus facilement ses charges de travail vers DGX Cloud<\/a><\/strong> ou vers des infrastructures acc\u00e9l\u00e9r\u00e9es plus lourdes.<\/p>\n\n

Reste le prix. Le DGX Spark s\u2019affiche d\u00e9sormais autour de 4 699 euros<\/strong>, contre 3 999 euros au lancement. Cette hausse s\u2019explique notamment par les tensions sur l\u2019approvisionnement en m\u00e9moire.<\/p>\n\n

\u00c0 ce niveau de tarif, le terrain en face n\u2019est pas vide. On trouve d\u00e9j\u00e0 des machines bas\u00e9es sur Ryzen AI Halo d\u2019AMD, pardon, des syst\u00e8mes Ryzen de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration, et surtout des PC sur mesure \u00e9quip\u00e9s de GeForce RTX 4090, qui peuvent offrir un meilleur rapport performances\/prix sur les charges moins d\u00e9pendantes de la m\u00e9moire.<\/p>\n\n

Mais NVIDIA ne vend pas seulement de la performance brute. Avec le DGX Spark, la marque vend aussi une id\u00e9e assez nette de la suite : un futur o\u00f9 les gros mod\u00e8les ne tournent pas seulement dans des centres de donn\u00e9es, mais aussi sur un bureau, dans un bo\u00eetier assez discret pour qu\u2019on finisse presque par l\u2019oublier.<\/p>\n\n

Suivez-moi sur Twitter<\/a> : @pierrevitre<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

NVIDIA affiche maintenant le DGX Spark \u00e0 4 699 euros. D\u2019apr\u00e8s la marque, ce petit bo\u00eetier est taill\u00e9 pour faire tourner de tr\u00e8s gros mod\u00e8les directement en local. Le message est limpide : proposer aux d\u00e9veloppeurs, aux chercheurs et aux petites structures une vraie porte de sortie face au tout-cloud, avec plus de confidentialit\u00e9, moins … Continue reading “NVIDIA DGX Spark d\u00e9sormais \u00e0 4 699 euros : pour ex\u00e9cuter de tr\u00e8s gros mod\u00e8les en local”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":9351,"featured_media":202192,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","wpcf-pageviews":0},"categories":[16761],"tags":[],"usertag":[],"vertical":[],"content-category":[17507],"class_list":["post-202193","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","content-category-ia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202193","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9351"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=202193"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202193\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":202194,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202193\/revisions\/202194"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/202192"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=202193"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=202193"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=202193"},{"taxonomy":"usertag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/usertag?post=202193"},{"taxonomy":"vertical","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/vertical?post=202193"},{"taxonomy":"content-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/content-category?post=202193"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}