DGX Spark en 2026 : la stack LLM complète enfin maîtrisée — le guide des solutions qui tournent vraiment
Panorama pratique et argumenté de toutes les solutions pour assembler une stack LLM complète sur DGX Spark (application → LiteLLM → llama-swap → vLLM / llama.cpp / Ollama), à partir des tests et benchmarks récents. L’article passe en revue chaque brique, compare les combinaisons possibles, détaille
DGX Spark en 2026 : le guide complet pour benchmarker, optimiser et dompter les LLM open source sur GB10
Dossier technique de fond destiné aux possesseurs de DGX Spark : comment mesurer, comparer et optimiser les performances des LLM open source sur cette machine en 2026. L’article s’appuie sur les outils de benchmark récents (Spark-Bench, Spark Arena, Ollama Benchmark), les mises à jour logicielles de
Clustering DGX Spark en 2026 : du rêve à la réalité, guide complet pour monter son cluster local
Cet article dresse un état des lieux complet du clustering multi-nœuds sur DGX Spark, un an après le lancement et après les mises à jour majeures de juin 2026. Il explore les configurations possibles (2, 4, 16 nœuds), les logiciels clés (NVIDIA NeMo, vLLM, llama.cpp), les performances réelles mesuré
Llama 4 sur DGX Spark : le rêve du LLM local à portée de main ?
Meta a dévoilé sa famille Llama 4 avec Scout, Maverick et Behemoth, ainsi que Muse Spark pour la génération d’images. Cet article décrypte en profondeur ces modèles : architecture, performances sur DGX Spark (inférence, fine-tuning), comparaison avec les concurrents (Mistral Large 2, Qwen3.5), et co
DGX Spark en 2026 : ce qui marche, ce qui casse, et ce que je ferais tourner aujourd’hui
Un dossier de fond qui dresse un état des lieux complet et pragmatique de la plateforme DGX Spark à mi-2026. Après un an d’existence, quels modèles LLM open-source tournent vraiment bien sur cette machine ? Quels bugs ou limitations persistent malgré les mises à jour ? Quelles sont les configuration
DGX Spark vs Cloud : l’inférence locale tient-elle vraiment la route en 2026 ?
Un comparatif argumenté entre l’inférence LLM sur NVIDIA DGX Spark et les solutions cloud (GPU loués) en 2026. À partir des benchmarks récents (llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM), on confronte débits, latences, coûts à l’usage, confidentialité et scalabilité. L’article analyse les modèles accessibles lo
Qwen3.5-35B-A3B en BF16 LoRA sur DGX Spark : le fine-tuning sans compromis ?
Décryptage technique de la récente démonstration de fine-tuning du modèle Qwen3.5-35B-A3B (MoE 35B, 3B actifs) en BF16 LoRA sur un seul DGX Spark, sans quantification. L’article expliquera comment cette prouesse est rendue possible par l’architecture Grace-Blackwell (GB10) et ses 128 Go de mémoire u
DGX Spark : la mise à jour de juillet 2026 passée au crible – ce qui change vraiment pour vos LLMs
NVIDIA a publié en juillet 2026 une mise à jour logicielle majeure pour le DGX Spark. Cet article décrypte en détail chaque nouveauté : améliorations du runtime (vLLM, TensorRT-LLM), correctifs de performance, nouveaux modèles officiellement supportés, et outils de fine-tuning mis à jour. Nous analy
Atlas, le moteur Rust qui veut détrôner vLLM sur le DGX Spark – entre promesses et réalité
Atlas, un nouveau moteur d’inférence open source écrit en Rust et spécifiquement optimisé pour le NVIDIA DGX Spark, vient de faire son apparition. Cet article décrypte en profondeur son architecture, ses promesses de performance (latence, débit, empreinte mémoire) et le confronte aux solutions établ
DGX Spark : le prix flambe, mais le jeu en vaut-il la chandelle ? Enquête coût vs Dual RTX 3090 pour Llama 70B
En avril 2026, le NVIDIA DGX Spark voit son prix augmenter de 700 $, suscitant des interrogations sur sa compétitivité face à une configuration Dual RTX 3090 pour l’inférence de modèles comme Llama 70B. Cet article mène l’enquête : analyse détaillée des coûts totaux (matériel, consommation, refroidi