Nvidia a dévoilé son Project DIGITS, un supercalculateur d’IA compact, destiné aux chercheurs, étudiants et développeurs. Présenté lors du CES 2025, ce dispositif repose sur la nouvelle super-puce GB10 Grace Blackwell, capable d’offrir jusqu’à 1 pétaflop de puissance de calcul IA. En clair, on parle d’une machine capable de gérer des modèles comportant jusqu’à 200 milliards de paramètres. Le tout, branché sur une simple prise électrique standard.
La promesse d’un supercalculateur à portée de main
Project DIGITS ne se limite pas à sa puissance brute. Grâce à son architecture hybride associant un GPU Blackwell dernière génération à un CPU Grace doté de 20 cœurs Arm, cette machine doit permettre des performances impressionnantes tout en optimisant la consommation énergétique. En comparaison avec les infrastructures traditionnelles, cette solution a pour objectif de réduire les coûts tout en accélérant le développement de projets IA directement à son bureau, sans avoir à rejoindre des infrastructures lourdes et complexes.
Selon Jensen Huang, PDG de Nvidia, ce projet est une étape clé pour rendre l’intelligence artificielle accessible à des millions de développeurs : Placer un supercalculateur IA sur chaque bureau, c’est donner aux chercheurs et étudiants les outils pour façonner l’avenir de l’IA.
Une configuration taillée pour l’IA
Sous le capot, chaque unité DIGITS dispose de 128 Go de mémoire unifiée et jusqu’à 4 To de stockage NVMe, suffisamment pour traiter les modèles d’IA les plus exigeants. Pour des projets encore plus lourds, deux unités DIGITS peuvent être couplées via la technologie ConnectX de NVIDIA, qui permet de gérer des modèles allant jusqu’à 405 milliards de paramètres.
En plus de ces spécifications matérielles, Project DIGITS doit s’intègrer parfaitement à l’écosystème logiciel de Nvidia. Les développeurs auront accès à une bibliothèque d’outils et frameworks, notamment PyTorch, TensorFlow et les kits de développement disponibles via le catalogue NGC. Tout cela fonctionne sur le système d’exploitation DGX OS basé sur Linux, pour permettre une transition fluide vers des infrastructures cloud ou des centres de données.
Une flexibilité inégalable pour les développeurs
L’un des principaux atouts de DIGITS réside dans sa polyvalence. Les utilisateurs peuvent développer et tester localement avant de déployer leurs modèles dans le cloud ou sur des serveurs plus massifs. Cela facilite le prototypage et le déploiement à grande échelle, sans avoir besoin d’investir dans des infrastructures complexes dès le départ.
Avec un prix d’entrée fixé à 3 000 $, DIGITS reste abordable par rapport aux solutions traditionnelles de calcul intensif. Nvidia cherche à démocratiser l’accès à la puissance de calcul IA, aujourd’hui réservée aux grandes entreprises.
Pas vraiment comparable au Mac mini M4
Difficile de parler de Project DIGITS sans évoquer son positionnement face à des solutions plus généralistes comme le Mac mini M4 d’Apple. Ce dernier, équipé de la puce M4 (10 cœurs CPU et GPU), reste un choix intéressant pour des tâches de calcul léger et modéré.
Sauf que clairement, pour gérer des modèles d’IA complexes, le Mac mini pourrait vite montrer ses limites. Sa mémoire unifiée plafonne à 64 Go et sa puissance graphique, bien que performante pour des tâches généralistes, n’est pas conçue pour rivaliser avec les capacités dédiées d’un GPU Blackwell.
Autre point clé : la consommation énergétique. Le Mac mini M4 est efficace avec une consommation maximale de 155 W, mais cela reste insuffisant pour des charges de travail nécessitant une puissance brute d’un pétaflop. DIGITS, avec une consommation de 300 à 500 W, offre une performance bien au-delà des standards des ordinateurs de bureau, qui fera forcément la différence.
Project DIGITS pourrait s’imposer comme une solution idéale pour ceux qui travaillent sur des projets d’IA gourmands en ressources. Là où le Mac mini M4 excelle dans des environnements de développement généraliste, DIGITS se concentre sur les besoins spécifiques de l’IA, et proposera une puissance et une flexibilité a priori d’un tout autre niveau, même s’il faudra bien sûr voir tout ceci en utilisation réelle.
