« Pendant quarante ans, vous avez lancé des applications. Clic. Tapez. Avec RTX Spark et Windows, vous demandez, et le PC fait le travail. » La formule est de Jensen Huang, le patron de NVIDIA, lors de son discours d’ouverture du Computex de Taipei, le 1er juin dernier. Quatre mois plus tard, la promesse devient un produit avec un prix.
En effet, la Fnac vient d’ouvrir les précommandes pour la première vague de machines RTX Spark. On y trouve d’ores et déjà une vingtaine de références signées Asus, HP, Lenovo, Microsoft et MSI. Les précommandes sont d’ores et déjà ouvertes, mais les machines en elles-mêmes sont attendues en rayon le 16 octobre, à partir de 2 900 €. Vous l’aurez compris à la vue du tarif, il s’agit de produits résolument haut de gamme. Mais qu’achète-t-on exactement pour ce prix ?
Jusqu’ici, la répartition des rôles était claire. NVIDIA livrait la puce graphique des PC portables, tandis qu’Intel ou AMD fournissait le processeur central. RTX Spark réunit les deux sur une seule et même puce. On y trouve un processeur Grace de 20 cœurs, bâti sur l’architecture Arm et conçu avec le taïwanais MediaTek, un GPU Blackwell RTX fort de 6 144 cœurs CUDA et, surtout, jusqu’à 128 Go de mémoire unifiée. C’est ce dernier élément qui change le plus la donne.
Sur un PC traditionnel, processeur et carte graphique disposent chacun de leur propre mémoire, et les données passent leur temps à voyager de l’une à l’autre. Avec une mémoire unifiée, tous les composants puisent dans le même réservoir. Si cette approche vous rappelle quelque chose, c’est normal. Apple l’applique depuis ses puces M1, et elle a largement contribué à faire des MacBook Pro la machine de prédilection des créateurs et des indépendants depuis cinq ans. NVIDIA transpose donc la recette dans l’univers Windows, en y ajoutant ce qui manque à Apple. Entendez par là CUDA, la couche logicielle sur laquelle repose l’essentiel de l’IA mondiale, ainsi que les technologies de jeu RTX.
Sur le papier, la promesse n’est rien moins que révolutionnaire. NVIDIA annonce en effet jusqu’à un pétaflop de calcul IA, une autonomie d’une journée complète et des châssis de 14 mm d’épaisseur pour 1,4 kg sur les modèles les plus fins. Jamais une telle puissance n’avait été proposée dans un ultraportable sous Windows.
Mais que peut-on faire au juste avec tant de puissance ? En attendant de pouvoir tester nous-mêmes les produits, il faut se contenter de ce qu’en dit le constructeur, qui classe ses ambitions dans trois domaines.
Pour les créateurs, il évoque du montage de vidéo 12K et des scènes 3D de 90 Go manipulées en local, avec Adobe Photoshop et Premiere, Blender ou encore CapCut optimisés dès le lancement.
Pour les développeurs, CUDA tourne nativement, ce qui signifie que les outils d’IA pensés pour les serveurs NVIDIA fonctionnent tels quels sur un portable.
Enfin, côté gaming, la puce embarque le ray tracing, le DLSS 4.5 et Reflex, avec une cible annoncée de 1440p à plus de 100 images par seconde sur les gros titres. Ce n’est donc pas la même puissance de feu que les cartes graphiques dédiées de la marque, mais cela devrait tout de même suffire pour jouer aux jeux les plus gourmands dans des conditions qui restent confortables. Ce qui est déjà une bonne nouvelle sur un ultrabook.
Mais l’argument qui retient le plus notre attention se situe ailleurs. Il s’agit incontestablement de l’IA en local. Aujourd’hui, quand vous interrogez ChatGPT ou générez une image, le calcul s’effectue dans un centre de données situé à des centaines de kilomètres, et vous le payez, par abonnement ou par quota. RTX Spark a été pensée pour rapatrier ce travail sur votre bureau. Avec 128 Go de mémoire unifiée, NVIDIA promet d’exécuter des modèles de langage de 120 milliards de paramètres, soit la catégorie des grands modèles ouverts actuels, avec un contexte d’un million de tokens.
Concrètement, pour vous ? Un assistant capable de fouiller dix ans de mails et de documents pour retrouver une facture, sans qu’aucune donnée ne quitte votre disque dur. La transcription et le résumé d’une réunion de deux heures, en avion, hors connexion. De la retouche ou de la génération d’images sans compteur de crédits. Une aide aux devoirs ou au code qui ne s’interrompt jamais pour cause de quota épuisé. Pour une famille, un indépendant ou un petit studio qui cumule déjà plusieurs abonnements IA, l’argument du « payé une fois » ne manque pas de poids.
Une précision s’impose tout de même. Les 120 milliards de paramètres concernent les configurations à 128 Go, qui se négocient autour de 5 000 € et au-delà. Les modèles à 32 Go, qui forment le gros de l’offre de lancement, se contenteront de modèles de 7 à 30 milliards de paramètres. Ce qui n’a rien d’une offre au rabais, puisque cela suffit à couvrir en grande partie les usages évoqués plus haut, même si l’expérience ne sera pas tout à fait la même. De son côté, Microsoft a intégré à Windows 11 un environnement baptisé OpenShell, pour faire tourner ces agents locaux dans un bac à sable et masquer vos données personnelles lorsqu’une requête doit malgré tout filer vers le cloud. Là encore, la mise en pratique devra faire ses preuves.
La première vague compte une vingtaine de références. Le ticket d’entrée revient au Surface Laptop Ultra de Microsoft, en 24 Go et 512 Go, à 2 899,99 €. HP positionne son OmniBook Ultra 16, un 16 pouces OLED 3K tactile de 2,2 kg doté de 32 Go et 1 To, à 3 299 €, soit le tarif de l’Asus ProArt P16 d’entrée de gamme. Lenovo démarre à 3 499,99 € avec le Yoga Pro 9 et grimpe à 3 999,99 € avec le Yoga 9 convertible, tandis que MSI réclame 3 899,99 € pour son Prestige N16 Flip en 32 Go. Tout en haut de l’affiche, le Prestige N16 Flip en 128 Go et 2 To culmine à 7 999,99 €, suivi de près par le Yoga Pro 9 le plus musclé, à 7 899,99 €.
Rappelons que NVIDIA a confirmé en septembre, à l’IFA de Berlin, deux déclinaisons de sa puce. La version complète, avec ses 20 cœurs et ses 6 144 cœurs CUDA, accepte de 24 à 128 Go de mémoire. Une version allégée, limitée à 18 cœurs et 5 120 cœurs CUDA, plafonne à 32 Go. L’OmniBook Ultra 16 de HP à 3 299 € embarque cette seconde mouture, et d’autres modèles d’entrée de gamme devraient suivre le même chemin. Ce n’est pas un défaut en soi, mais mieux vaut le savoir avant de trancher entre deux machines au même prix.
Notez enfin que la Fnac accompagne le lancement d’un crédit en dix ou 20 fois sans frais pendant un mois à compter du 16 octobre, et qu’une partie de la gamme sera exposée dans une soixantaine de magasins.
Je viens d'apprendre qu'une carte Nvidia normalement dédiée au minage de cryptomonnaies, vendue avec 8 Go de mémoire en expose aujourd'hui 64 Go, sans que rien n'ait été remplacé ou soudé dessus... C'est ça la magie de Nvidia, la mémoire était bien là depuis le début, mais était juste maintenue en sommeil par le firmware.
Cette carte, la CMP 170HX est sortie il y a 5 ans pour miner de l'Ethereum. Elle est bâtie sur le GA100, le même silicium 7 nm que l'accélérateur A100 que Nvidia vend aujourd'hui autour de 3 500 dollars en version 40 Go. Et la mémoire HBM2e qu'on y trouve est physiquement présente sur la carte, quoi qu'affiche la fiche technique. Alors certes, débrider une carte Nvidia par logiciel n'a rien de neuf puisqu'on transformait déjà des GeForce en Quadro en 2013.
Mais cette fois, le déverrouillage exploite un bug de chargement de signature dans le BootROM du Falcon, le microcontrôleur de sécurité qui garde le démarrage de la puce. Et ce dernier se fait grâce à un outil nommé cmpunlocker , publié sous licence GPL.
Si vous voulez vous lancer, il vous faudra du Linux x86-64, un accès root et le pilote libre nvidia-open en version 610.43.0x. Votre carte 8 Go passera ainsi à 64 Go, une carte 10 Go à 40 Go, et les unités de calcul bridées reviendront naturellement avec. Et surtout, ce patch survit au redémarrage !
Le PCIe, lui, ne se déverrouille qu'à moitié. Passer de Gen1 à Gen2 est logiciel, mais la largeur reste coincée à quatre lignes parce que Nvidia a laissé 24 condensateurs de couplage vides sur le circuit imprimé. Aller au-delà du x4 veut donc dire les souder à la main et ça c'est pas donné à tout le monde.
Reste que ça donne environ 1 Go/s vers la carte. À titre d'exemple, un utilisateur du forum développeurs de Nvidia a réussi à charger un modèle 70B quantifié en une quarantaine de secondes, contre une dizaine avec la modification matérielle et le Gen2 x16. Pour de l'inférence sur une seule carte, ce goulot ne se paie donc qu'au chargement.
Le même utilisateur mesure un taux de 27,3 tokens par seconde en décodage sur un modèle Qwen2.5-72B, pour 150 à 180 watts, et explique que lors de ses tests, le GPU a réclamé un reset autour de 95% d'occupation mémoire, sur de très grandes fenêtres de contexte. Rien de gênant donc. Deux réserves par contre, et elles ne sont pas décoratives.... La première c'est que l' ECC figure toujours dans la liste des problèmes non résolus du projet, avec le NVLink et le PCIe Gen4, alors que c'est précisément le mécanisme qui pourrait nous dire si la mémoire déverrouillée tient dans la durée. Et la seconde, c'est que le palier des 80 Go a été testé, mais rejeté car instable.
Sur la question qui fâche maintenant, à savoir celle du silicium mis au rebut qui serait bridé car défectueux, ValdikSS, dans un fil sur Hacker News , écrit n'avoir trouvé jusqu'ici aucune carte dont la RAM soit réellement défectueuse. Le bridage ressemble donc à de la segmentation commerciale plus qu'à du recyclage de puces ratées, mais pour le moment, personne n'a fait tourner ces 64 Go assez longtemps pour le prouver.
Reste le prix... La 170HX se trouvait peu de temps avant ça, autour de 250 dollars sur eBay mais depuis que l'exploit circule, elle dépasse les 1 000 $... Bref, le verrou a sauté, et le prix est en train d'exploser !
Source : Tom's Hardware
Connexion