DGX Spark
Poste IA, superpuce GB10
| Prix indicatif | 7 000 € HT, prix retenu en octobre 2026 après la hausse constatée (relevé LDLC.pro du 26 septembre 2026 : 5 083 € HT, édition PNY, livraison sous 15 jours), soit 8 400 € TTC avec une TVA à 20 % ; 5 290 € HT chez Nelpx ; prix public NVIDIA de 4 699 $ depuis février 2026 contre 3 999 $ au lancement (Tom’s Hardware, guide des prix) |
|---|---|
| Mémoire | 128 Go LPDDR5X unifiée, 273 Go/s |
| Calcul | 1 PFLOP FP4 avec sparsité (1 000 TOPS) |
| Puce | GB10 Grace Blackwell, 20 cœurs Arm |
| Réseau | carte ConnectX-7 à 200 Gb/s (deux ports QSFP), jusqu’à 4 unités en grappe selon NVIDIA |
| Consommation | alimentation 240 W, TDP de la puce GB10 140 W (fiche NVIDIA), prise murale ; 240 W est l’hypothèse haute retenue dans les calculs du site, ServeTheHome mesurant 60 à 200 W en charge |
| Format | Desktop 150 mm |
Quels modèles le DGX Spark exécute-t-il ?
Modèles jusqu’à 200 milliards de paramètres quantifiés sur un nœud. En connexion directe de deux nœuds par câble QSFP, NVIDIA annonce jusqu’à 405 milliards de paramètres (annonce Project DIGITS, janvier 2025) ; au-delà, les cartes ConnectX-7 passent par un commutateur Ethernet, jusqu’à quatre unités et 700 milliards de paramètres selon la fiche NVIDIA relue le 2 septembre 2026. Runtime conseillé : llama.cpp ou vLLM en local.
Pour qui le DGX Spark est-il pertinent ?
DGX Spark : poste IA NVIDIA à superpuce GB10, 128 Go de mémoire unifiée, modèles jusqu'à 200 milliards de paramètres quantifiés sur un seul nœud.
Constructeurs
NVIDIA décline le DGX Spark avec ses partenaires, dont Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo et MSI.
Stockage GPUDirect
Sur les plateformes équipées de cartes ConnectX, la technologie GPUDirect Storage établit un chemin direct entre le stockage NVMe ou NVMe over Fabric et la mémoire du GPU, sans passer par le tampon du processeur. Les baies compatibles, telles NetApp, VAST, DDN ou WEKA, alimentent l’entraînement et le RAG massif à pleine vitesse.
Support
Pile ouverte, maintenue par ses communautés. Option NVIDIA AI Enterprise (NIM, NeMo, Triton) avec engagement de niveau de service, licence par GPU.
Questions fréquentes
À quoi sert le DGX Spark ?
Le DGX Spark sert de poste d’inférence local pour une TPE ou un développeur : il met un modèle privé sur le bureau, sans dépendance au cloud.
Combien de paramètres le DGX Spark gère-t-il ?
Jusqu’à 200 milliards de paramètres quantifiés sur un seul nœud ; NVIDIA annonce jusqu’à 405 milliards en reliant deux unités par câble direct et jusqu’à 700 milliards avec quatre unités derrière un commutateur Ethernet.
Quel runtime pour le DGX Spark ?
llama.cpp pour les modèles compacts quantifiés, ou vLLM en local pour un service plus structuré.
Le DGX Spark remplace-t-il un serveur GPU ?
Non, il le complète. Pour servir de grands modèles en production, un serveur RTX PRO 6000 ou une baie H200 reste requis.
Combien coûte un dgx spark configuré pour un LLM ?
La machine coûte le même prix quel que soit le modèle : 7 000 € HT, soit 8 400 € TTC, prix retenu en octobre 2026. Le modèle choisi ne change que le format de quantification qui loge dans ses 128 Go.
Quel modèle LLM fait tenir dans un dgx spark ?
Selon le format de quantification et le contexte d'entrée. Le tableau de la page indique la taille de modèle maximale recommandée.
Quels runtimes sont compatibles avec le dgx spark ?
vLLM, llama.cpp, Triton Inference Server selon le framework retenu. Les couples modèle, format et GPU mesurés par QDNA sont publiés dans la section mesures.
Quels modèles tiennent sur DGX Spark ?
La machine offre 128 Go de mémoire LPDDR5X unifiée. 1 des 7 modèles ouverts du catalogue y logent, dans le format indiqué.
| Modèle | Milliards de paramètres | Format le plus précis qui loge | Page de dimensionnement |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.8 27B | 27 | FP16 | Qwen 3.8 27B sur DGX Spark |
Voir la matrice complète.