NVIDIA DGX Station (GB300 Grace Blackwell Ultra)
La NVIDIA DGX Station (GB300 Grace Blackwell Ultra) est une station IA en tour destinée aux professionnels souhaitant exécuter localement de très grands modèles, dans un format plus accessible qu’une infrastructure de serveurs. Elle associe un CPU NVIDIA Grace à 72 cœurs Neoverse V2, une…
La NVIDIA DGX Station (GB300 Grace Blackwell Ultra) est une station IA en tour destinée aux professionnels souhaitant exécuter localement de très grands modèles, dans un format plus accessible qu’une infrastructure de serveurs. Elle associe un CPU NVIDIA Grace à 72 cœurs Neoverse V2, une architecture de cœurs conçue par Arm, et un GPU GB300 Blackwell Ultra, l’architecture de calcul IA haut de gamme de NVIDIA.
Son principal atout pour l’inférence locale réside dans ses 748 Go de mémoire cohérente, un espace partagé entre CPU et GPU via NVLink-C2C, une interconnexion directe entre puces. Le GPU atteint jusqu’à 20 PFLOPS FP4, un format numérique sur 4 bits, avec un TDP de 1 600 W.
Carte d'identité
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Constructeur | NVIDIA |
| Catégorie | Stations IA |
| Statut | Annoncé |
| Mémoire | 748 Go (Mémoire cohérente : 288 Go HBM3e (GPU) + LPDDR5X (CPU), NVLink-C2C) |
| Consommation (TDP) | 1 600 W |
| CPU | NVIDIA Grace, 72 cœurs Neoverse V2 |
| GPU | Blackwell Ultra GB300, jusqu'à 20 PFLOPS FP4 |
| Format | Station de travail tour, ConnectX-8 800 Gb/s |
| Extensible | Non |
| Fiche constructeur | specs officielles |
Quels modèles peut-elle faire tourner ?
| Modèle étalon | Verdict |
|---|---|
| 8 B (Llama 3.1 8B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 14 B (Qwen3 14B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 32 B (Qwen3 32B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 70 B (Llama 3.3 70B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 120 B MoE (gpt-oss-120B, MXFP4) | ✅ À l'aise |
Estimation mémoire : environ 0,6 Go par milliard de paramètres en Q4, plus le contexte. « Juste » : le modèle se charge mais le contexte utilisable est réduit.
Notre analyse
La mémoire cohérente combine 288 Go de HBM3e, une mémoire GPU à très haut débit, et de la LPDDR5X côté CPU, une mémoire à faible consommation. Cette capacité permet d’accueillir confortablement Llama 3.1 8B, Qwen3 14B et 32B, Llama 3.3 70B en Q4, une quantification ramenant les poids à 4 bits, ainsi que gpt-oss-120B en MXFP4, un format 4 bits optimisé pour l’IA. Ce dernier est un MoE, ou mélange d’experts, qui n’active qu’une partie du modèle à chaque calcul. NVIDIA annonce aussi une cible allant jusqu’à 1 000 milliards de paramètres.
La vitesse réelle reste impossible à chiffrer, faute de mesure indépendante en tokens par seconde. Les 800 Gb/s de ConnectX-8 concernent la connectivité réseau et ne constituent pas une mesure de bande passante mémoire. Le prix public n’étant pas communiqué, aucun rapport performance-prix sérieux ne peut être établi. Il en va de même pour le rendement réel par watt, malgré un TDP élevé de 1 600 W. Les données disponibles ne documentent ni le bruit ni les contraintes logicielles précises. Enfin, le statut annoncé et la commande prévue via des partenaires comme Dell ou HP limitent encore l’évaluation de la disponibilité. Cette station prend surtout sens pour l’inférence locale de modèles massifs lorsque la capacité mémoire prime sur le coût et la sobriété énergétique.
Sources : specs NVIDIA.