Nvidia RTX Spark : des agents IA en local sur le PC personnel

Une mémoire commune pour le CPU et le GPU

Sur les ordinateurs portables classiques, la mémoire graphique dépend du niveau du GPU. RTX Spark permet au contraire au CPU et au GPU de partager le même espace mémoire, avec des caches cohérents. Selon Nvidia, cela permet de faire tourner de gros modèles d'IA et des tâches créatives exigeantes simultanément dans une seule mémoire. La pile logicielle GeForce RTX, dont CUDA, DLSS et TensorRT, reste prise en charge telle quelle.

Nvidia affirme que RTX Spark a obtenu des performances de 2,7 à 4,6 fois supérieures à celles de systèmes sur puce ordinaires pour les agents locaux, le réglage fin, le rendu 3D, la génération d'images et de vidéos ou le jeu. Jeff Yen, directeur du marketing technique Asie-Pacifique, assure qu'aucun SoC Windows ne s'en approche en performance et en efficacité énergétique.

Pourquoi les agents, et pourquoi maintenant

Selon M. Yen, l'année marque un tournant pour les agents locaux, dont l'intelligence rattrape rapidement celle des modèles de pointe hébergés dans le cloud. À la différence des chatbots reposant sur de grands modèles de langage, un agent comprend l'objectif de l'utilisateur, raisonne et passe à l'action : le PC devient un coéquipier plutôt qu'un simple outil.

En parallèle, Nvidia a présenté des modèles allégés qui réduisent fortement l'usage de mémoire, ainsi qu'une technologie hybride mêlant traitement local et cloud. L'objectif affiché est de compléter un écosystème d'IA embarquée autour de la puce.