NVIDIA DGX Station sous Windows : 748 Go de mémoire et 20 PFLOPS pour l’IA locale

Une machine de bureau sous Windows va réunir 20 PFLOPS, 748 Go de mémoire cohérente et une enveloppe de 1 600 W. NVIDIA entend ainsi éviter aux développeurs de maintenir un environnement Linux séparé pour leurs charges d’IA les plus lourdes.

La NVIDIA DGX Station quitte l’exclusivité Linux

Visuel NVIDIA DGX Station for Windows avec châssis ouvert et texte Coming in Q4

Présentée initialement pour les distributions Linux, la DGX Station équipée du GB300 « Blackwell Ultra » disposera d’une variante Windows au quatrième trimestre 2026. NVIDIA vise notamment les entreprises du Fortune 500, largement standardisées sur le système de Microsoft, ainsi que le développement de modèles MoE et de systèmes multi-agents.

Son GB300 compte 160 SM, chacun réunissant 128 cœurs CUDA, quatre Tensor Cores de cinquième génération compatibles FP8, FP6 et NVFP4, 256 Ko de Tensor Memory et des SFU. L’ensemble représente 20 480 cœurs CUDA, 640 Tensor Cores et 40 Mo de TMEM.

L’accélérateur embarque 252 Go de HBM3e, contre un maximum de 192 Go sur les solutions GB200, avec une bande passante de 7,1 To/s. NVIDIA revendique un gain de 50 % en calcul dense à basse précision grâce au NVFP4, une précision proche du FP8 avec des écarts souvent inférieurs à 1 %, et une empreinte mémoire réduite d’un facteur 1,8 face au FP8 et 3,5 face au FP16.

Grace et Blackwell reliés à 900 Go/s

La partie CPU repose sur une puce Grace à 72 cœurs Arm Neoverse V2, accompagnée de 496 Go de LPDDR5X offrant 396 Go/s. Additionnés aux 252 Go de HBM3e, ils forment 748 Go de mémoire cohérente CPU-GPU. La source mentionne aussi un total de 784 Go, une valeur incohérente avec le détail des capacités fourni.

Grace et Blackwell communiquent par NVLink-C2C à 900 Go/s. Une ConnectX-8 SuperNIC porte le réseau jusqu’à 800 Gb/s, tandis que la connectique comprend deux ports Ethernet 400 Gb/s, un port 10 GbE et un port 1 GbE.

La plateforme affiche une enveloppe thermique de 1 600 W et accepte les cartes RTX PRO Blackwell les plus récentes. Elle propose quatre emplacements M.2 PCIe 5.0, un port PCIe 5.0 x16 complet et deux ports PCIe 5.0 x16 câblés en x8. Jusqu’à deux GPU RTX PRO supplémentaires peuvent compléter le GB300.

Un face-à-face à 100 000 dollars avec AMD

La DGX Station se négocie autour de 100 000 dollars, soit environ 92 000 euros hors taxes et frais d’importation à titre indicatif. Elle affrontera la Threadripper Halo Station d’AMD, attendue en 2027 avec un tarif estimé entre 100 000 et 150 000 dollars, environ 92 000 à 138 000 euros.

Deux architectures aux priorités opposées

La solution AMD associe un Threadripper Pro 9995WX à 96 cœurs Zen 5 et 192 threads à deux, voire quatre accélérateurs Instinct MI350P CDNA 4. Elle propose 288 Go de HBM3e avec deux GPU et jusqu’à 576 Go avec quatre cartes, chacune délivrant 4 To/s, soit jusqu’à 16 To/s au total. La mémoire système DDR5 peut atteindre 2 To.

Cette mémoire reste toutefois séparée entre RAM hôte et HBM, avec du PCIe 5.0 en guise d’interconnexion. Chez NVIDIA, les 748 Go forment un espace cohérent desservi par NVLink-C2C. AMD mise en revanche sur davantage de cœurs CPU, de capacité mémoire et d’accélérateurs, avec une consommation annoncée autour de 1 550 W ou davantage selon la configuration, jusqu’à quatre GPU de 600 W associés à un CPU de 350 W.

L’autre différence tient aux environnements logiciels : CUDA, TensorRT, DGX OS et désormais Windows chez NVIDIA ; ROCm, PyTorch et Llama.cpp sur une base x86 standard chez AMD. Les avantages réels dépendront donc moins des seules fiches techniques que de la taille des modèles, du partitionnement de la mémoire et de la maturité des chaînes logicielles.

Avec cette déclinaison Windows, NVIDIA étend sa gamme d’IA locale du compact DGX Spark jusqu’à une station capable d’exécuter des modèles massifs sans transfert systématique vers le cloud. Le véritable enjeu est l’intégration : une mémoire cohérente de cette taille et l’écosystème CUDA peuvent peser davantage que la puissance brute dans les workflows professionnels, à condition que Windows exploite la plateforme avec la même maturité que Linux.

Source : Wccftech

Wael.K

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