Les systèmes RTX Spark basés sur le N1X de Nvidia lancés en octobre en deux configurations
Points clés
- •Nvidia commencera à vendre en octobre des systèmes RTX Spark basés sur sa puce N1X, visant les ordinateurs portables Windows et les petits ordinateurs de bureau.
- •Le N1X sera proposé en deux versions, le modèle haut de gamme offrant un CPU à 20 cœurs, 6 144 cœurs CUDA et jusqu'à 128 Go de mémoire unifiée.
- •Acer et Lenovo ont annoncé de nouveaux systèmes Spark à l'IFA, indiquant que les chaînes d'approvisionnement établies des PC IA s'étendent à la puce de Nvidia.
- •Ce lancement place Nvidia en concurrence avec les Snapdragon X de Qualcomm, les Ryzen AI d'AMD et les Core Ultra d'Intel sur le marché des PC IA.
- •Contrairement au DGX Spark destiné aux développeurs et fonctionnant sous DGX OS, le RTX Spark est conçu pour les utilisateurs de Windows et le travail quotidien accéléré par l'IA.

Nvidia commencera à vendre en octobre des systèmes RTX Spark construits autour de sa puce N1X, apportant un PC IA compact aux utilisateurs de Windows et aux fabricants de matériel qui les équipent.
Ce lancement étend la stratégie de Nvidia en matière d'IA de bureau vers les ordinateurs portables grand public, Acer et Lenovo préparant déjà des machines basées sur la nouvelle puce. Il place également Nvidia plus directement sur le marché des ordinateurs portables Windows sur ARM, où les puces Snapdragon X de Qualcomm sont l'option la plus en vue depuis leur arrivée en 2024, et où AMD et Intel continuent de vendre des processeurs IA PC basés sur x86 sous leurs marques Ryzen AI et Core Ultra.
Jusqu'à 6 144 cœurs CUDA associés à 20 cœurs CPU
Le N1X sera proposé en deux versions. La configuration haut de gamme associe un CPU à 20 cœurs à 6 144 cœurs CUDA et à 24 Go à 128 Go de mémoire unifiée, tandis que la version inférieure combine un CPU à 18 cœurs, 5 120 cœurs CUDA et 24 Go à 32 Go de mémoire unifiée.
La mémoire unifiée signifie qu'un seul pool est partagé entre le CPU et le GPU, ce qui est précieux lorsqu'une machine doit charger localement de grands modèles d'IA.
La page produit de Nvidia décrit cette gamme comme « la fusion de l'IA NVIDIA et des graphismes RTX dans des ordinateurs portables fins et de petits ordinateurs de bureau », destinée aux « créateurs, développeurs et joueurs ». L'entreprise vise les ordinateurs portables et les petits ordinateurs de bureau.
Acer et Lenovo ont annoncé de nouveaux systèmes Spark à l'IFA, le salon de l'électronique de Berlin, signalant que du matériel partenaire équipé de cette puce est en préparation. Les deux fabricants commercialisent déjà des machines Windows sur la plateforme Snapdragon X de Qualcomm, et leur soutien précoce au N1X suggère que les chaînes d'approvisionnement établies des PC IA s'étendent à la puce de Nvidia.
La puce GB10 Grace Blackwell est destinée aux développeurs
L'année dernière, Nvidia a présenté le DGX Spark, qu'elle présentait comme le plus petit superordinateur IA au monde.
Cette machine est propulsée par le Superchip GB10 Grace Blackwell, offre jusqu'à 1 petaflop de performance IA avec 128 Go de mémoire unifiée CPU-GPU et démarre sous le DGX OS de Nvidia, basé sur Linux. Le DGX Spark a été conçu pour les développeurs.
Selon Nvidia, les utilisateurs peuvent exécuter de l'inférence sur des modèles allant jusqu'à 200 milliards de paramètres et affiner localement des modèles allant jusqu'à 70 milliards de paramètres avec ce système. Deux unités reliées peuvent gérer des modèles allant jusqu'à 405 milliards de paramètres, selon l'entreprise.
Le RTX Spark, en revanche, est conçu pour les utilisateurs de Windows et le travail quotidien accéléré par l'IA. Le fait que les deux produits prennent en charge jusqu'à 128 Go de mémoire montre qu'ils appartiennent à la même famille de conception tout en servant des clients différents. Ce qu'il faudra observer après octobre, c'est quels autres fabricants de PC adopteront le N1X, comment ces systèmes seront tarifés face aux ordinateurs portables IA Snapdragon X et x86, et si la pile logicielle CUDA de Nvidia deviendra un facteur différenciant pour les acheteurs exécutant des modèles d'IA en local.