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Florian Mathieu
2026-07-02 15:01:24 +02:00
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Soc/README.md
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@@ -232,9 +232,9 @@ Le recyclage des composants électroniques reste un défi :
L'architecture des SoC connaît en 2025-2026 une rupture majeure : les puces ne sont plus seulement conçues pour le calcul généraliste ou le graphisme, mais pour **exécuter des modèles d'intelligence artificielle localement**, sans passer par le cloud.
### 6.1. Nvidia RTX Spark (2026)
### 6.1. Nvidia DGX Spark (2025)
Annoncé au Computex 2026, le **Nvidia RTX Spark** est un superchip qui illustre parfaitement l'évolution vers les SoC unifiés hautes performances.
Annoncé sous le nom « Project DIGITS » au CES de janvier 2025, puis rebaptisé au GTC de mars 2025, le **Nvidia DGX Spark** est un superchip qui illustre parfaitement l'évolution vers les SoC unifiés hautes performances.
**Architecture :**
@@ -243,27 +243,27 @@ Annoncé au Computex 2026, le **Nvidia RTX Spark** est un superchip qui illustre
| CPU | 20 cœurs ARM Grace (Neoverse V2), co-développé avec MediaTek |
| GPU | Blackwell - 6 144 CUDA cores, Tensor Cores Gen 5 |
| Mémoire | Jusqu'à 128 Go de LPDDR5X **unifiée** (partagée CPU/GPU) |
| Bande passante | ~300 Go/s |
| Bande passante | 273 Go/s |
| Interconnexion | NVLink-C2C (technologie issue des serveurs Nvidia) |
| Performances IA | 1 petaflop en FP4, modèles jusqu'à 120 milliards de paramètres |
| Performances IA | 1 petaflop en FP4, modèles jusqu'à 200 milliards de paramètres |
> **Lien avec le cours :** Le RTX Spark est un SoC au sens strict - CPU, GPU et mémoire sur la même puce, reliés par un bus interne ultra-rapide (NVLink-C2C). La mémoire unifiée signifie que CPU et GPU accèdent aux mêmes données sans copie, ce qui élimine un goulot d'étranglement classique.
> **Lien avec le cours :** Le DGX Spark est un SoC au sens strict - CPU, GPU et mémoire sur la même puce, reliés par un bus interne ultra-rapide (NVLink-C2C). La mémoire unifiée signifie que CPU et GPU accèdent aux mêmes données sans copie, ce qui élimine un goulot d'étranglement classique.
**Ce qui est nouveau :**
- **ARM + GPU Nvidia** : la convergence ARM/GPU, déjà amorcée par Apple (M-series), s'étend au monde PC et gaming.
- **IA locale** : exécuter un modèle de 120 milliards de paramètres sur un laptop (l'équivalent de GPT-3) sans connexion internet était impensable en 2023.
- **IA locale** : exécuter un modèle de 200 milliards de paramètres sur une machine de bureau compacte (plus grand que GPT-3 et ses 175 milliards) sans connexion internet était impensable en 2023.
- **Usage prévu** : agents IA personnels, création de contenu (Adobe), gaming 1440p avec ray tracing et DLSS.
*Disponibilité : laptops et mini-PC prévus pour l'automne 2026.*
*Disponibilité : commercialisé depuis fin 2025 sous forme de mini-PC de bureau (15 cm × 15 cm).*
### 6.2. Contexte : la course aux puces IA
Le RTX Spark s'inscrit dans une tendance plus large :
Le DGX Spark s'inscrit dans une tendance plus large :
| Fabricant | Puce | Spécialité |
|-----------|------|------------|
| **Nvidia** | RTX Spark (2026) | IA + gaming, ARM + Blackwell, usage personnel |
| **Nvidia** | DGX Spark (2025) | IA locale, ARM + Blackwell, usage personnel |
| **Apple** | M4 Pro/Max (2024) | SoC universel, efficacité énergétique, écosystème Apple |
| **Qualcomm** | Snapdragon X Elite (2024) | PC Windows ARM, NPU 45 TOPS |
| **AMD** | Strix Halo (2025) | x86 + GPU RDNA4, gaming portable |
@@ -276,11 +276,11 @@ Le RTX Spark s'inscrit dans une tendance plus large :
### 6.3. Exercice d'actualité
Le RTX Spark intègre 20 cœurs ARM alors que les PC traditionnels utilisent du x86 (Intel/AMD).
Le DGX Spark intègre 20 cœurs ARM alors que les PC traditionnels utilisent du x86 (Intel/AMD).
1. En vous appuyant sur la section 3 (ARM vs x86), expliquer pourquoi Nvidia a choisi ARM plutôt que x86 pour ce superchip.
2. La mémoire du RTX Spark est dite "unifiée". En quoi cela diffère-t-il de l'architecture Von Neumann vue en Première, où CPU et GPU ont chacun leur propre mémoire ?
3. "1 petaflop = 10¹⁵ opérations par seconde." Un modèle d'IA de 120 milliards de paramètres nécessite environ 240 milliards d'opérations pour générer un seul token. Combien de tokens par seconde le RTX Spark peut-il théoriquement produire ?
2. La mémoire du DGX Spark est dite "unifiée". En quoi cela diffère-t-il de l'architecture Von Neumann vue en Première, où CPU et GPU ont chacun leur propre mémoire ?
3. "1 petaflop = 10¹⁵ opérations par seconde." Un modèle d'IA de 200 milliards de paramètres nécessite environ 400 milliards d'opérations pour générer un seul token. Combien de tokens par seconde le DGX Spark peut-il théoriquement produire ?
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