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Deux chemins vers l’IA locale

DGX Spark ou Mac Studio ?

Le supercalculateur NVIDIA face à la machine silencieuse d’Apple. Ce comparatif regarde les specs constructeur et dit quel choix convient à quel usage.

Specs & écosystème

Le tableau comparatif.

CritèreDGX Spark 128 GoMac Studio M3 Ultra 96 Go
Mémoire unifiée128 Go LPDDR5x96 Go
Bande passante mémoire273 Go/s819 Go/s
ÉcosystèmeCUDA, PyTorch, vLLM, TensorRTmacOS, Ollama, MLX
Fine-tuning & clusteringJusqu'à 200 Go en mémoire unifiée, clustering vers 256 GoNon proposé
Système / délaiUbuntu LTS ou Windows, commande directemacOS uniquement, délai constructeur à prévoir

Spécifications constructeur NVIDIA et Apple, relevées le 12/09/2026. Le débit d'inférence dépend de vos modèles et se mesure à la livraison.

Qui choisit quoi

Deux profils, deux usages.

Choisissez le Mac Studio si…

Votre équipe travaille déjà sous macOS et le silence compte. Sa bande passante mémoire, la plus élevée du catalogue, est un atout pour l’inférence sur un modèle dense (Llama 70B). Délai constructeur à prévoir.

Choisissez le DGX Spark si…

Vous avez besoin de 128 Go de mémoire, de l’écosystème CUDA pour du fine-tuning, ou d’un chemin vers du clustering et des modèles plus lourds. Windows ou Linux, plusieurs personnes peuvent la partager.

Questions fréquentes

Ce qu’on nous demande le plus souvent.

Lequel est le plus rapide ?
Ça dépend du modèle et de votre usage : les deux machines n’ont ni la même bande passante mémoire ni le même écosystème logiciel. Le débit réel se mesure à la livraison, sur vos modèles, et se consigne au procès-verbal de recette.
Le DGX Spark tourne-t-il sous Windows ?
Oui, Ubuntu LTS ou Windows. Le Mac Studio est réservé à macOS.
Lequel choisir pour du fine-tuning ?
Le DGX Spark : son écosystème CUDA (PyTorch, vLLM, TensorRT) et sa capacité mémoire sont pensés pour ça. Le Mac Studio n’est pas conçu pour cet usage.

Vous avez pris une décision ?

Le prix de chaque configuration est sur sa fiche, certaines sur devis.